迭代器 迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退.另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素.迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁.这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件 特点: 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容 不能随机访问…

Python装饰器.迭代器&生成器.re正则表达式.字符串格式化 本章内容: 装饰器 迭代器 & 生成器 re 正则表达式 字符串格式化 装饰器 装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于有切面需求的场景,较为经典的有插入日志.性能测试.事务处理等.装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量函数中与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用.概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能. 先定义一个基本的装饰器: ########## 基本装饰器 ########…

0. 1.总结 (1) (a)iterable 可迭代(对象) 能力属性 指一个对象能够一次返回它的一个成员,for i in a_list 而不需要通过下标完成迭代. 例子包括所有序列类型(list, str, tuple), 以及 dict, file, 还包括定义了 __iter__() 或 __getitem__() 方法的类实例. (b)iterator 迭代器 具体实现 代表数据流的对象.重复调用迭代器的 next() (python3为 __next__()) 方法将依次返回流中的…

一.迭代器 对于Python 列表的 for 循环,他的内部原理:查看下一个元素是否存在,如果存在,则取出,如果不存在,则报异常 StopIteration.(python内部对异常已处理) 使用迭代器一个显而易见的好处就是:每次只从对象中读取一条数据,不会造成内存的过大开销. 比如要逐行读取一个文件的内容,利用readlines()方法,我们可以这么写: for line in open("test.txt").readlines():print line 这样虽然可以工作,但不是最…

一  迭代器 那么在研究迭代器之前首先应该要知道什么是迭代. 迭代:是一个重复的过程,并且每次重复都是建立基于上一次的结果而来的,所以在迭代的过程其实是在不断变化的. 迭代器:就是迭代取值的工具. 那么对于这个工具的使用,在python使用迭代的方法就是使用内置的——iter——,换言之就是说能够调用该方法的都叫可迭代的对象. 那么对于迭代器的优缺点: 优点就是:1 提供一种不依赖于索引的取之方式. 2 更加省内存,因迭代器运行时每次只取一个值, 缺点:取值麻烦,只能一个一个取,而且只能向后取,…

生成器 在Python中,一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 如: >>> g = (x * x for xin range(10)) >>> g3 <generator object <genexpr> at 0x1022ef630> 此处g就是一个生成器. 迭代器 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generato…

迭代器 学习前,我们回想一下可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种: 1.集合数据类型,如list.tuple.dict.set.str等: 2.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.(可迭代对象你可以简单的理解可循环的对象) 我们怎么判断一个对象是不是可循环或者可迭代的? 可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象:  #isinstance…

内容概要: 一.生成器 二.迭代器 三.json&pickle数据序列化 一.生成器generator 在学习生成器之前我们先了解下列表生成式,现在生产一个这样的列表[0,2,4,6,8,10],当然有很多方法,下面的方法就叫列表生成式. >>> [ i*2 for i in range(6) ] [0, 2, 4, 6, 8, 10] 当然还有其他方法: >>> a=map(lambda x:x*2,range(6)) >>> for i i…

Python学习---装饰器的学习1210 Python学习---生成器的学习1210 Python学习---迭代器学习1210…

生成器 列表生成式 用于快速地生成一个列表 a = [x*x for x in range(1,9)] print(a) #输出[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64] 也可以用于生成函数结果的列表 def f(n): return n**3 a = [f(x) for x in range(1,9)] print(a) #输出[1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512] 迭代器 迭代器是一个带状态的对象,他能在你调用 next() 方法的时候返回容器中…