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1.列表生成式，迭代器&生成器

列表生成式

孩子，我现在有个需求，看列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],我要求你把列表里的每个值加1，你怎么实现？你可能会想到2种方式 

>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> b = []
>>> for i in a:b.append(i+1)
...
>>> b
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> a = b
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

普通青年版

>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> b = []
>>> for i in a:b.append(i+1)
... 
>>> b
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> a = b
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

a = [1,3,4,6,7,7,8,9,11]

for index,i in enumerate(a):
    a[index] +=1
print(a)

原值修改

>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> a = map(lambda x:x+1, a)
>>> a
<map object at 0x101d2c630>
>>> for i in a:print(i)
...
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

文艺青年版

>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> a = map(lambda x:x+1, a)
>>> a
<map object at 0x101d2c630>
>>> for i in a:print(i)
... 
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

其实还有一种写法，如下 

>>> a = [i+1 for i in range(10)]
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

>>> a = [i+1 for i in range(10)]
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

这就叫做列表生成

 

生成器

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：

1 2 3 4 5 6

>>> L = [x * x for x in range(10)] >>> L [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] >>> g = (x * x for x in range(10)) >>> g <generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

创建L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator。

我们可以直接打印出list的每一个元素，但我们怎么打印出generator的每一个元素呢？

如果要一个一个打印出来，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

>>> next(g) 0 >>> next(g) 1 >>> next(g) 4 >>> next(g) 9 >>> next(g) 16 >>> next(g) 25 >>> next(g) 36 >>> next(g) 49 >>> next(g) 64 >>> next(g) 81 >>> next(g) Traceback (most recent call last):   File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration

我们讲过，generator保存的是算法，每次调用next(g)，就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。

当然，上面这种不断调用next(g)实在是太变态了，正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

>>> g = (x * x for x in range(10)) >>> for n in g: ...     print(n) ... 0 1 4 9 16 25 36 49 64 81

 

所以，我们创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()，而是通过for循环来迭代它，并且不需要关心StopIteration的错误。

generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。

比如，著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：

1 2 3 4 5 6 7

def fib(max):     n, a, b = 0, 0, 1     while n < max:         print(b)         a, b = b, a + b         n = n + 1     return 'done'

注意，赋值语句：

1	a, b = b, a + b

相当于：

1 2 3

t = (b, a + b) # t是一个tuple a = t[0] b = t[1]

但不必显式写出临时变量t就可以赋值。

上面的函数可以输出斐波那契数列的前N个数：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

>>> fib(10) 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 done

仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。

也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要把print(b)改为yield b就可以了：

def fib(max):
    n,a,b = 0,0,1

    while n < max:
        #print(b)
        yield  b
        a,b = b,a+b

        n += 1

    return 'done' 

这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator：

>>> f = fib(6)
>>> f
<generator object fib at 0x104feaaa0>

这里，最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。

data = fib(10)
print(data)

print(data.__next__())
print(data.__next__())
print("干点别的事")
print(data.__next__())
print(data.__next__())
print(data.__next__())
print(data.__next__())
print(data.__next__())

#输出
<generator object fib at 0x101be02b0>
1
1
干点别的事
2
3
5
8
13

在上面fib的例子，我们在循环过程中不断调用yield，就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环，不然就会产生一个无限数列出来。

同样的，把函数改成generator后，我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值，而是直接使用for循环来迭代：

 

>>> for n in fib(6):
...     print(n)
...
1
1
2
3
5
8

但是用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

>>> g = fib(6) >>> while True: ...     try: ...         x = next(g) ...         print('g:', x) ...     except StopIteration as e: ...         print('Generator return value:', e.value) ...         break ... g: 1 g: 1 g: 2 g: 3 g: 5 g: 8 Generator return value: done

关于如何捕获错误，后面的错误处理还会详细讲解。

还可通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果　　

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Alex Li'

import time
def consumer(name):
print("%s 准备吃包子啦!" %name)
while True:
baozi = yield

print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name))

def producer(name):
c = consumer('A')
c2 = consumer('B')
c.__next__()
c2.__next__()
print("老子开始准备做包子啦!")
for i in range(10):
time.sleep(1)
print("做了2个包子!")
c.send(i)
c2.send(i)

producer("alex")

通过生成器实现协程并行运算

迭代器

我们已经知道，可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：

一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；

一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。

这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：

 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

>>> from collections import Iterable >>> isinstance([], Iterable) True >>> isinstance({}, Iterable) True >>> isinstance('abc', Iterable) True >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable) True >>> isinstance(100, Iterable) False

而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。

*可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：

1 2 3 4 5 6 7 8 9

>>> from collections import Iterator >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator) True >>> isinstance([], Iterator) False >>> isinstance({}, Iterator) False >>> isinstance('abc', Iterator) False

生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。

把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：

1 2 3 4

>>> isinstance(iter([]), Iterator) True >>> isinstance(iter('abc'), Iterator) True

你可能会问，为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator？

这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

 

小结

凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；

凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；

集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，例如：

1 2	for x in [1, 2, 3, 4, 5]:     pass

实际上完全等价于：

# 首先获得Iterator对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while True:
    try:
        # 获得下一个值:
        x = next(it)
    except StopIteration:
        # 遇到StopIteration就退出循环
        break

 

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来源： https://www.cnblogs.com/liunaixu/p/16512692.html

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