Python的高级特性2:列表推导式,生成器与迭代器
一.列表推导式
1.列表推导式是颇具python风格的一种写法。这种写法除了高效,也更简短。
In [23]: {i:el for i,el in enumerate(["one","two","three"])}
Out[23]: {0: 'one', 1: 'two', 2: 'three'}
enumerate是内建函数,可以让列表获得“下标”的属性。
而如果不用列表推导式,上例需要这么写
In [24]: lst = ["one","two","three"] In [25]: i = 0 In [26]: for e in lst:
....: lst[i] = '%d: %s' % (i,lst[i])
....: i +=1
....: In [27]: lst
Out[27]: ['0: one', '1: two', '2: three']
二.迭代器
迭代器属于一个临时区,安排一些元素在里面,但只用用的时候才会创建一些临时区,一旦遍历结束则临时区清空,再遍历就失效了。所以说迭代器能够减少内存的开销。
下面用代码来说明这句话的意思。
In [29]: import sys In [30]: i = iter(range(10000)) In [32]: id(i.__next__())
Out[32]: 4388723488 In [33]: sys.getsizeof(i)
Out[33]: 48 In [34]: sys.getsizeof(i.__next__())
Out[34]: 28 In [35]: e = range(10000) In [37]: sys.getsizeof(e)
Out[37]: 48 In [38]: sys.getsizeof(list(e))
Out[38]: 90112
可以看到,如果一次性把list全部加载进来,需要90112byte内存空间,如果使用迭代器迭代,仅仅需要28byte内存空间。
ps:可以被next()
函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器。生成器都是Iterator
对象,但list
、dict
、str
虽然是Iterable
,却不是Iterator,
list,tuple,dict,str是有可迭代属性(惰性循环),但如果需要转化成可迭代对象,可以用iter()来转换,验证方式就是看对象是否有__next__方法。
三.生成器(generator)
生成器是一种特殊的迭代器。
1.什么时候需要用生成器
其实一般情况下是不需要生成器的,只有当因为性能限制下才需要用到,比如你需要用python来read一个10g的txt文件,如果一次性把10g的文件加载到内存再处理(.read()方法),内存肯定溢出了。这里如果使用生成器,就可以把读和处理交叉进行,比如使用(.readline和.readlines)就可以在循环读取的同时不断处理,这样可以节省大量内存空间。此外,还可以使用生成器生成线程池。
(ps:如果当自己写一个读写函数封装给别人使用时,那么要考虑到文件容量问题,此时应该考虑使用生成器。)
2.生成生成器的两种方法
2.1 第一种比较简单,将列表推导式的[]改称()就可以了
In [40]: g = (x*x for x in range(10))
2.2 第二种办法就是在函数里加入yield关键字。yield和return有点类似,都可以用来返回值,不同的是yield遇到next()就返回,再次执行时从上次返回的yield
语句处继续执行。
3.如何判断一个函数是否是生成器
判断生成器的办法就是查看其属性
In [41]: dir(g)
Out[41]:
['__class__',
...
'__next__',
...
'__repr__',
'__setattr__',
]
在这里可以看到g有一个__next__的魔术方法,而这是生成器所特有的属性,下面两种方式调用都可以
In [42]: g.__next__()
Out[42]: 0 In [43]: g.__next__()
Out[43]: 1 In [44]: next(g)
Out[44]: 4
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