python学习进度9（列表生成式，生成器和迭代器）

Posted 2021-03-10 呵呵刀呵呵

列表生成式

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列表生成式即List Comprehensions，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。

举个例子，要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(1, 11))：

>>> list(range(1, 11))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做？方法一是循环：

>>> L = []
>>> for x in range(1, 11):
...    L.append(x * x)
...
>>> L
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

但是循环太繁琐，而列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list：

>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

写列表生成式时，把要生成的元素x * x放到前面，后面跟for循环，就可以把list创建出来，十分有用，多写几次，很快就可以熟悉这种语法。

for循环后面还可以加上if判断，这样我们就可以筛选出仅偶数的平方：

>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]

还可以使用两层循环，可以生成全排列：

>>> [m + n for m in \'ABC\' for n in \'XYZ\']
[\'AX\', \'AY\', \'AZ\', \'BX\', \'BY\', \'BZ\', \'CX\', \'CY\', \'CZ\']

三层和三层以上的循环就很少用到了。

运用列表生成式，可以写出非常简洁的代码。例如，列出当前目录下的所有文件和目录名，可以通过一行代码实现：

>>> import os # 导入os模块，模块的概念后面讲到
>>> [d for d in os.listdir(\'.\')] # os.listdir可以列出文件和目录
[\'.emacs.d\', \'.ssh\', \'.Trash\', \'Adlm\', \'Applications\', \'Desktop\', \'Documents\', \'Downloads\', \'Library\', \'Movies\', \'Music\', \'Pictures\', \'Public\', \'VirtualBox VMs\', \'Workspace\', \'XCode\']

for循环其实可以同时使用两个甚至多个变量，比如dict的items()可以同时迭代key和value：

>>> d = {\'x\': \'A\', \'y\': \'B\', \'z\': \'C\' }
>>> for k, v in d.items():
...     print(k, \'=\', v)
...
y = B
x = A
z = C

因此，列表生成式也可以使用两个变量来生成list：

>>> d = {\'x\': \'A\', \'y\': \'B\', \'z\': \'C\' }
>>> [k + \'=\' + v for k, v in d.items()]
[\'y=B\', \'x=A\', \'z=C\']

最后把一个list中所有的字符串变成小写：

>>> L = [\'Hello\', \'World\', \'IBM\', \'Apple\']
>>> [s.lower() for s in L]
[\'hello\', \'world\', \'ibm\', \'apple\']

 

 

生成器

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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：

>>> 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：

>>> 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：

>>> 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：

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：

a, b = b, a + b

相当于：

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。