我的施工之路 1.我的施工计划 2.数字专题 3.字符串专题 4.列表专题 5.流程控制专题 6.编程风格专题 7.函数使用 8.面向对象编程(上篇) 9.面向对象编程(下篇) 10.十大数据结构 11.包和模块使用总结 12.Python正则专题总结 13.设计模式 14.Python时间模块总结 15 .Python 装饰器 按照施工计划,该到迭代器部分。 本篇专题写作思路,由几个问题,逐步讨论迭代器存在的价值、使用的方法、以及如何转化为自身武器并真正用到日常Python中。 第一个问题:什么是迭代器?迭代器,英文 Iterator,它首先是个对象,其次它是访问可迭代序列(Iterable)的一种方式。通常其从序列的第一个元素开始访问,直到所有的元素都被访问才结束。 迭代器又是一个特殊的对象,特殊在于它必须实现两个方法:__iter__和__next__. 第二个问题:为什么要有迭代器?迭代器存在的一个最重要价值:节省内存,这在小数据量时无足轻重。 但是,当数据量大或者对程序要求性能高时,它的价值凸显。 第三个问题:迭代器怎么节省内存了?只知道使用迭代器能节省内存,但却不知道怎么使用才能节省内存,下面就来回答这个问题。 首先创建一个list: In [1]: a=[1,3,5,9,10] 其次,列表内每个元素+1,创建一个新列表
依次打印a1中每个元素: In [8]: for i in a1: ...: print(i) 上面操作等价于:
空间复杂度为 O(n),n为列表a内元素个数。 但是,使用迭代器实现上面的元素+1并打印的空间复杂度是多少呢? ait = (i+1 for i in a) # 得到生成器,也是一种特殊的迭代器for i in ait: print(i) 上面操作等价于:
不需要额外空间,所以使用迭代器加1并打印的空间复杂度为O(1). 结论:迭代器更加节省空间! 第四个问题:如何自定义一个迭代器?上面说过,迭代器对象必须要实现两个方法,为了更加具体,我们演示如何自定义一个迭代器。 自定义一个迭代器,实现斐波那契数列: #斐波那契数列class Fabs(): def __init__(self,max): self.max=max self.n,self.a,self.b=0,0,1 #定义__iter__方法 def __iter__(self): return self #定义__next__方法 def __next__(self): if self.n<self.max: tmp=self.b self.a,self.b=self.b,self.a+self.b self.n+=1 return tmp raise StopIteration 使用这个迭代器,打印斐波那契数列前10项:
第五个问题:迭代器使用有哪些注意事项?迭代器只能前进不能回退! 也就是说一旦迭代结束,要想再使用此迭代器对象从头开始遍历元素,将是不可行的! In [14]: a=iter([1,4,5]) In [16]: next(a) Out[16]: 1In [17]: next(a) Out[17]: 4In [18]: next(a) Out[18]: 5# 要想再使用此迭代器对象从头开始遍历元素,将是不可行的!In [19]: next(a) # 抛出异常:StopIteration: 使用内置函数iter,可将Iterable序列转化为迭代器。 最后总结:
|
|