Python-三元表达式迭代器,生成器
Posted 赫晓蕊
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python-三元表达式迭代器,生成器相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
一、三元表达式
name=input(‘姓名>>: ‘) res=‘SB‘ if name == ‘alex‘ else ‘NB‘ print(res)
表达式为True,返回前面的结果,若为False ,返回后面的结果
列表生成式:
l=[1,2,3,4,5] l=[i*2 for i in li] #print [2,4,6,8,10]
生成器表达式
#1、把列表推导式的[]换成()就是生成器表达式 #2、示例:生一筐鸡蛋变成给你一只老母鸡,用的时候就下蛋,这也是生成器的特性 >>> chicken=(‘鸡蛋%s‘ %i for i in range(5)) >>> chicken <generator object <genexpr> at 0x10143f200> >>> next(chicken) ‘鸡蛋0‘ >>> list(chicken) #因chicken可迭代,因而可以转成列表 [‘鸡蛋1‘, ‘鸡蛋2‘, ‘鸡蛋3‘, ‘鸡蛋4‘,] #3、优点:省内存,一次只产生一个值在内存中
二、迭代器
迭代器即迭代的工具,那什么是迭代呢? #迭代是一个重复的过程,每次重复即一次迭代,并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值 while True: #只是单纯地重复,因而不是迭代 print(‘===>‘) l=[1,2,3] count=0 while count < len(l): #迭代 print(l[count]) count+=1
#1、为何要有迭代器? 对于序列类型:字符串、列表、元组,我们可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但对于字典、集合、文件等类型是没有索引的,若还想取出其内部包含的元素,则必须找出一种不依赖于索引的迭代方式,这就是迭代器 #2、什么是可迭代对象? 可迭代对象指的是内置有__iter__方法的对象,即obj.__iter__,如下 ‘hello‘.__iter__ (1,2,3).__iter__ [1,2,3].__iter__ {‘a‘:1}.__iter__ {‘a‘,‘b‘}.__iter__ open(‘a.txt‘).__iter__ #3、什么是迭代器对象? 可迭代对象执行obj.__iter__()得到的结果就是迭代器对象 而迭代器对象指的是即内置有__iter__又内置有__next__方法的对象 文件类型是迭代器对象 open(‘a.txt‘).__iter__() open(‘a.txt‘).__next__() #4、注意: 迭代器对象一定是可迭代对象,而可迭代对象不一定是迭代器对象
for循环
#基于for循环,我们可以完全不再依赖索引去取值了 dic={‘a‘:1,‘b‘:2,‘c‘:3} for k in dic: print(dic[k]) #for循环的工作原理 #1:执行in后对象的dic.__iter__()方法,得到一个迭代器对象iter_dic #2: 执行next(iter_dic),将得到的值赋值给k,然后执行循环体代码 #3: 重复过程2,直到捕捉到异常StopIteration,结束循环
迭代器的优缺点:
优点:
- 提供一种统一的、不依赖于索引的迭代方式
- 惰性计算,节省内存
缺点:
- 无法获取长度(只有在next完毕才知道到底有几个值)
- 一次性的,只能往后走,不能往前退
三、生成器:
只要函数内部包含有yield关键字,那么函数名()得到的结果就是生成器,并且不会执行函数内部代码
def func(): print(‘====>first‘) yield 1 print(‘====>second‘) yield 2 print(‘====>third‘) yield 3 print(‘====>end‘) g=func() print(g) #<generator object func at 0x0000000002184360>
生成器是迭代器,迭代器不一定是生成器。
yield总结
1、把函数做成迭代器
2、对比return,可以返回多次值,可以挂起/保存函数的运行状态
以上是关于Python-三元表达式迭代器,生成器的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
初学者python笔记(迭代器生成器三元表达式列表解析send()与yield())
Python基础第九天——迭代对象 迭代器对象生成器三元表达式列表解析生成器表达式