每日一问:Python生成器和迭代器,with上下文管理工具
1.生成器:
1.1 起源:
如果列表中有一万个元素,我们只想要访问前面几个元素,对其进行相关操作,通过for循环方式效率太低,并且后面的元素会浪费内存,还会受到内存限制,所以产生生成器来解决这个问题。
1.2 啥是生成器:
通过某种算法推演出我们所需要的内容,而不必创建所有的列表元素。这种一边循环一遍计算的机制叫做生成器(generator)。通过使用yield返回值函数,每次调用yield都会暂停,将值返回出去进行计算处理。生成器类似于返回值为数组的一个函数,这个函数可以接受参数,可以被调用,但是,不同于一般的函数会一次性返回包括了所有数值的数组,生成器一次只能产生一个值,这样消耗的内存数量将大大减小。生成器也是一个更加复杂的迭代器。
1.3 创建生成器:
方法一:把列表生成式的 [ ] 改为 ( ) 即可。
generator_item = ( i*i for i in range(10)) 输出:<generator object <genexpr> at 0x000002A4CBF9EBA0>
如果要一个个打印出来,可以通过next()函数获得generator的下一个返回值
print(next(generator_item)) ==> 1
print(next(generator_item)) ==> 4
print(next(generator_item)) ==> 9
......
通过这种方式(调用next()方法) ,最后会报错 StopIteration ,所以一般不用这种方法,一般用for循环遍历生成器
方法二:通过函数的形式创建,典型例子,斐波那契数列
def fib(max):
n,a,b =0,0,1
while n < max:
yield b
a,b =b,a+b
n = n+1
return 'done'
g = fib(6)
while True:
try:
x = next(g)
print('generator: ',x)
except StopIteration as e:
print("生成器返回值:",e.value)
break
2. 迭代器:(迭代就是循环)
2.1 定义:迭代器包含有next方法的实现,在正确的范围内返回期待的数据以及超出范围后能够抛出StopIteration的错误停止迭代。
2.2 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()判断一个对象是否为可Iterable对象
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
使用iter()函数可以将序列转化为迭代器
2.3 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
3. with上下文管理器
一些不得不知道的知识:
上下文管理协议:context mangement protocol。协议,包含了某些方法,大家都应该跟着去做的。在这里就是 __enter__和__exit__两个方法。
上下文管理器:支持上下文管理协议的对象,这种对象实现了__enter__和__exit__方法。
as的作用:将返回的对象赋给一个变量,以方便以后的使用。
with是一个对象
运行步骤:
1.当进入语句块时,先执行__enter__方法,把文件打开,并返回该文件对象
2.执行代码块内容
3.离开代码块的时候,执行__exit__方法,关闭文件。
在执行过程中,无论遇到什么异常,都是要离开代码块的,这个时候就由__exit__方法接管了。可以在__exit__中定义,让异常显示出来。
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