详解Python中迭代器与生成器实例方法

Python 中迭代器与生成器实例详解

本文通过针对不同应用场景及其解决方案的方式，总结了Python中迭代器与生成器的一些相关知识，具体如下：

1.手动遍历迭代器

应用场景：想遍历一个可迭代对象中的所有元素，但是不想用for循环

解决方案：使用next()函数，并捕获StopIteration异常

def manual_iter():
 with open('/etc/passwd') as f:
 try:
 while True:
 line=next(f)
 if line is None:
 break
 print(line,end='')
 except StopIteration:
 pass

#test case
items=[1,2,3]
it=iter(items)
next(it)
next(it)
next(it)

2.代理迭代

应用场景：想直接在一个包含有列表、元组或其他可迭代对象的容器对象上执行迭代操作

解决方案：定义一个iter()方法，将迭代操作代理到容器内部的对象上

示例：

class Node:
 def init(self,value):
 self._value=value
 self._children=[]
 def repr(self):
 return 'Node({!r})'.fromat(self._value)
 def add_child(self,node):
 self._children.append(node)
 def iter(self):
 #将迭代请求传递给内部的_children属性
 return iter(self._children)

#test case
if name='main':
 root=Node(0)
 child1=Node(1)
 child2=Nide(2)
 root.add_child(child1)
 root.add_child(child2)
 for ch in root:
 print(ch)

3.反向迭代

应用场景：想要反向迭代一个序列

解决方案：使用内置的reversed()函数或者在自定义类上实现reversed()

示例1

a=[1,2,3,4]
for x in reversed(a):
 print(x) #4 3 2 1
f=open('somefile')
for line in reversed(list(f)):
 print(line,end='')
#test case
for rr in reversed(Countdown(30)):
 print(rr)
for rr in Countdown(30):
 print(rr)

示例2

class Countdown:
 def init(self,start):
 self.start=start
 #常规迭代
 def iter(self):
 n=self.start
 while n > 0:
 yield n
 n -= 1
 #反向迭代
 def reversed(self):
 n=1
 while n <= self.start:
 yield n
 n +=1

4.有选择的迭代

应用场景：想遍历一个可迭代对象，但是对它开始的某些元素并不感兴趣，想跳过

解决方案：使用itertools.dropwhile()

示例1

with open('/etc/passwd') as f:
 for line in f:
 print(line,end='')

示例2

from itertools import dropwhile
with open('/etc/passwd') as f:
 for line in dropwhile(lambda line:line.startwith('#'),f):
 print(line,end='')

5.同时迭代多个序列

应用场景：想同时迭代多个序列每次分别从一个序列中取一个元素

解决方案：使用zip()函数

6.不同集合上元素的迭代

应用场景：想在多个对象执行相同的操作，但是这些对象在不同的容器中

解决方案：使用itertool.chain()函数

7.展开嵌套的序列

应用场景：想将一个多层嵌套的序列展开成一个单层列表

解决方案：使用包含yield from语句的递归生成器

示例

from collections import Iterable
def flatten(items,ignore_types=(str,bytes)):
 for x in items:
 if isinstance(x,Iterable) and not isinstance(x,ignore_types):
 yield from flatten(x)
 else:
 yield x

#test case
items=[1,2,[3,4,[5,6],7],8]
for x in flatten(items):
 print(x)

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