Python3实用编程技巧进阶
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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Python3实用编程技巧进阶相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Python3实用编程技巧进阶
1.如何实现可迭代对象和迭代器对象
如果想从网络上抓取数据存入字典,然后再对字典进行迭代显示,由于网络I/O操作的时间相对较长,这样就会造成用户的长时间等待,我们希望能一次抓取就显示一次,于是迭代器对象出现了。
在 for 循环的时候 in 后面跟的是一个可迭代对象,在循环的过程中自动调用 iter() 将可迭代对象传入其中,返回一个迭代器对象
比如我们常见的列表和字符串都是可迭代对象,为什么呢?
这涉及到了 Python 的魔法方法的问题,python一切皆对象,而魔法方法就是好像是python对象的一个插件,有什么样子的魔法方法,python 对象就会在关键时刻显示某种特性(仿佛科幻小说中主人公体内某种隐藏的力量被激活)。迭代对象有一个魔法方法 __iter__
,如果没有这个方法,那么python 还会退而求其次,去寻找__getitem__
这个代表他是一个序列的方法,也是可迭代的。
迭代器对象只有一个方法就是 next(),每调用一次就会迭代一次,知道全部迭代完毕抛出异常,这其实也是for 循环的工作机制(这同时也说明了一个问题:迭代器内部持有一个状态,该状态用于记录当前迭代所在的位置,以方便下次迭代的时候获取正确的元素)。
l = [1,2,3,4,5,6]
t = iter(l)
print t.next()
print t.next()
print t.next()
结果:
1
2
3
实例:
- 实现一个迭代器对象,有next 方法每次返回一个值
- 实现一个可迭代对象
__iter__
方法返回上面的那个迭代器对象
实际上就是创建一个可迭代对象的类,实例化以后成为一个可迭代对象,然后一旦在循环中调用这个可迭代对象就能自动调用__init__
,然后实例化迭代器对象的类,这个类的实例会在迭代中不断调用next方法。
代码如下:
import requests
from collections import Iterable,Iterator
class WeatherIterator(Iterator):
def __init__(self,cities):
self.cities = cities
self.index = 0
def getWeather(self,city):
r = requests.get(u"http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city=" + city)
data = r.json()[‘data‘][‘forecast‘][0]
return ‘%s: %s , %s‘ % (city, data[‘low‘], data[‘high‘])
def next(self):
if self.index == len(self.cities):
raise StopIteration
city = self.cities[self.index]
self.index += 1
return self.getWeather(city)
class WeatherIterable(Iterable):
def __init__(self,cities):
self.cities = cities
def __iter__(self):
return WeatherIterator(self.cities)
for x in WeatherIterable([u"北京",u"上海",u"广州",u"长春"]):
print x
2.如何使用生成器函数实现可迭代对象
那么什么是生成器?
生成器对象其实是一种特殊的可迭代对象,他自己调用__iter__
方法返回的是他自身,因此他既是一个可迭代对象,也是一个迭代器对象,而且它不需要再像上面的类一样写__iter__()
和__next__()
方法了,只需要一个yiled关键字(当然你可以重写__iter__
来实现自己的功能)。 (说人话就是这个生成器的对象在每一次迭代的时候都会被yiled卡住并返回,下一次再迭代就会接着上次执行,是不是很优雅?)
举一个简单的生成器的例子:
def f():
print ‘first‘
yield 1
print ‘second‘
yield 2
print ‘third‘
yield 3
g = f()
for x in g:
print x
结果:
first
1
second
2
third
3
实例:
找出指定范围内的所有素数
class PrimeNumbers:
def __init__(self,start,end):
self.start = start
self.end = end
def isPrimeNum(self,k):
if k<2:
return False
for x in xrange(2,k):
if k % x == 0:
return False
return True
def __iter__(self):
for k in xrange(self.start,self.end+1):
if self.isPrimeNum(k):
yield k
for x in PrimeNumbers(1,100):
print x
3.如何进行反向迭代以及如何实现反向迭代
列表的反向迭代
(1)使用列表的反转操作
l = [1,2,3,4,5]
x = l.reverse()
但这种情况会改变原列表
(2)使用切片且步进为-1
l = [1,2,3,4,5]
x = l[::-1]
但这样会生成一个新的列表
(3)列表反向迭代器
l = [1,2,3,4,5]
for x in reversed(l):
print x
这种情况和iter()刚好是相反的,在迭代的时候会自动调用 __reversed__
对象。
实例:
写一个浮点数生成器,既可以正向迭代又可以反向迭代
class FloatRange:
def __init__(self,start,end,step):
self.start = start
self.end = end
self.step = step
def __iter__(self):
t = self.start
while t <= self.end:
yield t
t +=self.step
def __reversed__(self):
t = self.end
while t >= self.start:
yield t
t -= self.step
for x in FloatRange(1.0,3.0,0.5):
print x
print "===============cut-off rule====================="
for x in reversed(FloatRange(1.0,3.0,0.5)):
print x
4.如何对迭代器做切片操作
我们知道文本文件本身也是一个可迭代对象,每次迭代返回的是文本文件的一行,那么我们思考一个问题,我们能不能像对列表切片一样对文本文件切片得到一个迭代器(生成器),这样比如我们想迭代的是100行带300行之间的内容就能直接迭代了。
简单回顾文件迭代
由于文件对象没有__getitem__
这个方法,于是没有和列表一样的迭代操作,那我们就可以先把文件的内容放到一个列表里面,然后再进行切片,如下:
f = open(‘./LICENCE‘)
lines = f.readlines()
for x in lines[100:300]:
print x
但是这样有一个问题,readlines 会把文件的所有内容都先加载到内存里面,但是如果文件非常大,比如有几个G大小,那么就会遇到内存不足的问题,于是我们只能选择使用
for line in f:
print line,
注意:如果文件指针此时已经在文件的末尾,你是循环不出内容的,我们还需要将使用 f.seek(0),将文件指针还原回去
因此我们迫切的需要将文件变成一个迭代器。
from itertools import islice
f = open(‘./LICENCE‘)
for i in islice(f,100,300):
print i
如果是想得到前100行的迭代器
from itertools import islice
f = open(‘./LICENCE‘)
for i in islice(f,100):
print i
如果想得到从100行开始到最后的迭代器
from itertools import islice
f = open(‘./LICENCE‘)
for i in islice(f,100,None):
print i
注意: islice() 虽然看上去是从100开始的,但是前99行实际上也迭代了,因此下一次使用的时候注意还原。
以上是关于Python3实用编程技巧进阶的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章