首先抛出一个困扰本人许久的问题:

nums = [1,2,3,4,5,6]
numsIter = iter(nums)
for _ in zip(*[numsIter]*3):
print(_)
print(list(numsIter))

则控制台输出如何?

关于迭代器

  1. 对于支持迭代的集合对象,可以创建其迭代器对象。迭代器对象储存了可迭代对象的地址和遍历的位置,迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,所有的元素被访问完迭代器被消耗(仍然占地址),但清空储存的信息(即地址和遍历位置)。使用list()函数或 * 操作符可以获取所有遍历的内容,结束后迭代器被消耗。

    nums = [1,2,3,4,5,6]
    numsIter = iter(nums)
    print(nums)
    print(list(nums))
    print(nums)
    print(list(nums))

    输出为:

    <list_iterator object at 0x00000205944619D0>
    [1,2,3,4,5,6]
    <list_iterator object at 0x00000205944619D0>
    []

    第二次键入 print(list(nums)) 时输出为空,因为迭代器对象已经找不到地址了。

  2. 复制迭代器对象,得到的是一个迭代器对象的引用,即地址,而不是新建一个迭代器。因此,遍历位置是共同的。
    nums = [1,2,3,4,5,6]
    numsIter = iter(nums)
    numsIter_list = [numsIter] * 2
    print(numsIter)
    print(numsIter_list) for _ in numsIter_list:
    print(next(_))

    输出为:

    <list_iterator object at 0x0000020594445A00>
    [<list_iterator object at 0x0000020594445A00>, <list_iterator object at 0x0000020594445A00>]
    1
    2

关于zip

  1. 在创建zip对象时,并没有直接生成新数据,而是存储了要操作对象的迭代器,当真正需要的时候,才通过迭代器遍历数据。因此,当使用list()函数或 * 操作符解压zip对象时,当然是会消耗掉储存的迭代器,使得再一次解压时返回为空。

    P = [1,2,3]
    Q = [4,5,6]
    PQ_zip = zip(P,Q)
    print(PQ_zip)
    print(list(PQ_zip))
    print(list(PQ_zip))

    输出为:

    <zip object at 0x0000020594520140>
    [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
    []
  2. zip之所以能work,就是利用了迭代器储存的遍历位置,逐一地获取数据,直到其中一个迭代器被消耗掉。文首的问题就是最好的例子 。

    nums = [1,2,3,4,5,6]
    numsIter = iter(nums)
    for _ in zip(*[numsIter]*3):
    print(_)
    print(list(numsIter))

    输出为:

    (1, 2, 3)
    (4, 5, 6)
    []

    可以看见,实现的功能是把单行数据变成了3列2行。这是怎么做到的呢?执行zip时,依次访问三个同样的迭代器,每次访问,迭代器的遍历位置都会加1,于是第一轮结束后zip获取了(1,2,3),同理第二轮则获取了(4,5,6),随后迭代器被消耗。第三轮zip对象已经没有迭代器可用,于是结束执行。最后 print(list(numsIter)) 发现迭代器确实已经被消耗。

  3. 当使用 print 显示迭代器或zip对象的内容时,list() 和 * 操作符几乎没有区别。但上述例子中,只能用 * 操作符来实现,因为 * 操作符实际上是返回对象的地址和遍历位置,而 list() 会直接遍历完毕从而消耗掉迭代器。
    nums = [1,2,3]
    numsIter = iter(nums)
    print(numsIter)
    for _ in zip(list(numsIter)*3):
    print(_)
    print(list(numsIter))

    输出为:

    <list_iterator object at 0x0000020594445B80>
    (1,)
    (2,)
    (3,)
    (1,)
    (2,)
    (3,)
    (1,)
    (2,)
    (3,)
    []

小结:

在熟悉迭代器和zip()函数的同时,掌握了一个将一维数据变为二维数据的方法。

Python | 迭代器与zip的一些细节的更多相关文章

  1. 一篇文章掌握 Python 内置 zip() 的全部内容

    一篇文章掌握 Python 内置 zip() 的全部内容 zip() 是 Python 中最好用的内置类型之一,它可以接收多个可迭代对象参数,再返回一个迭代器,可以把不同可迭代对象的元素组合起来. 我 ...

  2. Python迭代器,可迭代对象,生成器

    迭代器 迭代器(iterator)有时又称游标(cursor)是程式设计的软件设计模式,可在容器物件(container,例如链表或阵列)上遍访的界面,设计人员无需关心容器物件的内存分配的实现细节. ...

  3. python迭代器与iter()函数实例教程

    python迭代器与iter()函数实例教程 发布时间:2014-07-16编辑:脚本学堂 本文介绍了python迭代器与iter()函数的用法,Python 的迭代无缝地支持序列对象,而且它还允许程 ...

  4. Python中的zip()与*zip()函数详解

    前言 实验环境: Python 3.6: 示例代码地址:下载示例: 本文中元素是指列表.元组.字典等集合类数据类型中的下一级项目(可能是单个元素或嵌套列表). zip(*iterables)函数详解 ...

  5. 一文搞懂Python迭代器和生成器

    很多童鞋搞不懂python迭代器和生成器到底是什么?它们之间又有什么样的关系? 这篇文章就是要用最简单的方式让你理解Python迭代器和生成器! 1.迭代器和迭代过程 维基百科解释道: 在Python ...

  6. python中使用zip函数出现<zip object at 0x02A9E418>

    在Python中使用zip函数,出现<zip object at 0x02A9E418>错误的原因是,你是用的是python2点多的版本,python3.0对python做了改动 zip方 ...

  7. Python 标准库 urllib2 的使用细节

    刚好用到,这篇文章写得不错,转过来收藏.    转载自 道可道 | Python 标准库 urllib2 的使用细节 Python 标准库中有很多实用的工具类,但是在具体使用时,标准库文档上对使用细节 ...

  8. 道可叨 | Python 标准库 urllib2 的使用细节

    道可叨 | Python 标准库 urllib2 的使用细节 request = urllib2.Request(uri) request.add_header('User-Agent', 'fake ...

  9. Python 迭代器和列表解析

    Python 迭代器和列表解析 1)迭代器 一种特殊的数据结构,以对象形式存在 >>> i1 = l1.__iter__() >>> i1 = iter(l1) 可 ...

随机推荐

  1. 攻防世界 杂项 1.base64÷4

    666C61677B45333342374644384133423834314341393639394544444241323442363041417D 根据题目base64÷4得base16 在线工 ...

  2. xUtils3的使用教程

    首先在build.gradle下的dependencies下添加引用. implementation 'org.xutils:xutils:3.3.36' 然后创建一个表实体. package com ...

  3. 面试官:熟悉JS中的new吗?能手写实现吗?

    目录 1 new 运算符简介 2 new 究竟干了什么事 3 模拟实现 new 运算符 4 补充 预备知识: 了解原型和原型链 了解this绑定 1 new 运算符简介 MDN文档:new 运算符创建 ...

  4. 禁用root直接远程登录,使用普通账号登录后再切换root

    1.创建一个普通用户 #useradd test 2.给test设置密码 #passwd test 3.禁用root远程登录 #vim /etc/ssh/sshd_config #PermitRoot ...

  5. SpringCloud微服务实战——搭建企业级开发框架(十五):集成Sentinel高可用流量管理框架【熔断降级】

      Sentinel除了流量控制以外,对调用链路中不稳定的资源进行熔断降级也是保障高可用的重要措施之一.由于调用关系的复杂性,如果调用链路中的某个资源不稳定,最终会导致请求发生堆积.Sentinel ...

  6. 跟着老猫来搞GO,基础进阶

    回顾一下上一篇博客,主要是和大家分享了GO语言的基础语法,其中包含变量定义,基本类型,条件语句,循环语句.那本篇呢就开始和大家同步一下GO语言基础的进阶. 函数的定义 上次其实在很多的DEMO中已经写 ...

  7. 无法复现的“慢”SQL《死磕MySQL系列 八》

    系列文章 四.S 锁与 X 锁的爱恨情仇<死磕MySQL系列 四> 五.如何选择普通索引和唯一索引<死磕MySQL系列 五> 六.五分钟,让你明白MySQL是怎么选择索引< ...

  8. liteIDE配置环境变量

    1.下载安装go https://www.cnblogs.com/Jack-cx/p/9878213.html 2.下载ide https://www.golangtc.com/download/li ...

  9. Linux ns 5. IPC Namespace 详解

    文章目录 1. 简介 2. 源码分析 2.1 copy_ipcs() 2.2 ipcget() 2.3 ipc_check_perms() 2.4 相关系统调用 参考文档: 1. 简介 进程间通讯的机 ...

  10. 工程中实际问题解决两例——基于C#

    工程中实际问题解决两例--基于C# 目录 工程中实际问题解决两例--基于C# 1. try catch的妙用 1.1 遇到问题的现象 1.2 原因分析 1.2.1 先从数据库入手 1.2.2 代码日志 ...