Python进阶:生成器懒人版本的迭代器详解

2023-08-20 19:14:12 156

从容器、可迭代对象谈起

所有的容器都是可迭代的（iterable）,迭代器提供了一个next方法。iter()返回一个迭代器，通过next()函数可以实现遍历。

defis_iterable(param):
try:
iter(param)
returnTrue
exceptTypeError:
returnFalse
params=[
1234,
'1234',
[1,2,3,4],
set([1,2,3,4]),
{1:1,2:2,3:3,4:4},
(1,2,3,4)
]
forparaminparams:
print('{}isiterable?{}'.format(param,is_iterable(param)))
##########输出##########
#1234isiterable?False
#1234isiterable?True
#[1,2,3,4]isiterable?True
#{1,2,3,4}isiterable?True
#{1:1,2:2,3:3,4:4}isiterable?True
#(1,2,3,4)isiterable?True

除了数字外,其他数据结构都是可迭代的。

生成器是什么

生成器是懒人版本的迭代器。例:

importos
importpsutil

#显示当前python程序占用的内存大小
defshow_memory_info(hint):
pid=os.getpid()
p=psutil.Process(pid)

info=p.memory_full_info()
memory=info.uss/1024./1024
print('{}memoryused:{}MB'.format(hint,memory))

deftest_iterator():
show_memory_info('initingiterator')
list_1=[iforiinrange(100000000)]
show_memory_info('afteriteratorinitiated')
print(sum(list_1))
show_memory_info('aftersumcalled')

deftest_generator():
show_memory_info('initinggenerator')
list_2=(iforiinrange(100000000))
show_memory_info('aftergeneratorinitiated')
print(sum(list_2))
show_memory_info('aftersumcalled')

test_iterator()
test_generator()
%timetest_iterator()
%timetest_generator()

#########输出##########

initingiteratormemoryused:48.9765625MB
afteriteratorinitiatedmemoryused:3920.30078125MB
4999999950000000
aftersumcalledmemoryused:3920.3046875MB
Walltime:17s
initinggeneratormemoryused:50.359375MB
aftergeneratorinitiatedmemoryused:50.359375MB
4999999950000000
aftersumcalledmemoryused:50.109375MB
Walltime:12.5s

[iforiinrange(100000000)]声明了一个迭代器，每个元素在生成后都会保存到内存中，占用了巨量的内存。(iforiinrange(100000000))初始化了一个生成器，可以看到，生成器并不会像迭代器一样占用大量的内存，相比于test_iterator()，test_generator()函数节省了一次生成一亿个元素的过程。在调用next()的时候，才会生成下一个变量.

生成器能玩啥花样

数学中有一个恒等式，(1+2+3+...+n)^2=1^3+2^3+3^3+...+n^3，用以下代码表达

defgenerator(k):
i=1
whileTrue:
yieldi**k
i+=1

gen_1=generator(1)
gen_3=generator(3)
print(gen_1)
print(gen_3)

defget_sum(n):
sum_1,sum_3=0,0
foriinrange(n):
next_1=next(gen_1)
next_3=next(gen_3)
print('next_1={},next_3={}'.format(next_1,next_3))
sum_1+=next_1
sum_3+=next_3
print(sum_1*sum_1,sum_3)

get_sum(8)

##########输出##########

#
#
#next_1=1,next_3=1
#next_1=2,next_3=8
#next_1=3,next_3=27
#next_1=4,next_3=64
#next_1=5,next_3=125
#next_1=6,next_3=216
#next_1=7,next_3=343
#next_1=8,next_3=512
#12961296

generator()这个函数，它返回了一个生成器，当运行到yieldi**k时，暂停并把i**k作为next()的返回值。每次调用next(gen)时，暂停的程序会启动并往下执行，而且i的值也会被记住，继续累加，最后next_1为8，next_3为512.

仔细查看这个示例，发现迭代器是一个有限集合，生成器则可以成为一个无限集。调用next()，生成器根据运算会自动生成新的元素，然后返回给你，非常便捷。

再来看一个问题：给定一个list和一个指定数字，求这个数字在list中的位置:

#常规写法
defindex_normal(L,target):
result=[]
fori,numinenumerate(L):
ifnum==target:
result.append(i)
returnresult
print(index_normal([1,6,2,4,5,2,8,6,3,2],2))
##########输出##########
[2,5,9]
#生成器写法
defindex_generator(L,target):
fori,numinenumerate(L):
ifnum==target:
yieldi
print(list(index_generator([1,6,2,4,5,2,8,6,3,2],2)))
#########输出##########
[2,5,9]

再看一例子:

查找子序列：给定两个字符串a,b,查找字符串a是否字符串b的子序列,所谓子序列,即一个序列包含在另一个序列中并且顺序一

算法:分别用两个指针指向两个字符串的头，然后往后移动找出相同的值，如果其中一个指针走完了整个字符串也没有相同的值，则不是子序列

defis_subsequence(a,b):
b=iter(b)
returnall(iinbforiina)
print(is_subsequence([1,3,5],[1,2,3,4,5]))
print(is_subsequence([1,4,3],[1,2,3,4,5]))
#########输出##########
True
False

下面代码为上面代码的演化版本

defis_subsequence(a,b):
b=iter(b)
print(b)

gen=(iforiina)
print(gen)

foriingen:
print(i)

gen=((iinb)foriina)
print(gen)

foriingen:
print(i)

returnall(((iinb)foriina))

print(is_subsequence([1,3,5],[1,2,3,4,5]))
print(is_subsequence([1,4,3],[1,2,3,4,5]))

##########输出##########

#
#.at0x000001E70651C570>
#1
#3
#5
#.at0x000001E70651C5E8>
#True
#True
#True
#False
#
#.at0x000001E70651C5E8>
#1
#4
#3
#.at0x000001E70651C570>
#True
#True
#False
#False

首先iter(b)把b转为迭代器。目的是内部实现next函数，(iforiina)会产生一个生成器，同样((iinb)foriina)也是。然后(iinb)等阶于:

whileTrue:
val=next(b)
ifval==i:
yieldTrue

这里非常巧妙地利用生成器的特性，next()函数运行的时候，保存了当前的指针。比如下面这个示例

b=(iforiinrange(5))
print(2inb)
print(4inb)
print(3inb)
##########输出##########
True
True
False

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持毛票票。

Python进阶:生成器 懒人版本的迭代器详解

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