這一講的主要目的是為了大家在讀Python程式的時候對迴圈對象有一個基本概念。 迴圈對象的並不是隨著Python的誕生就存在的,但它的發展迅速,特別是Python 3x的時代,迴圈對象正在成為迴圈的標準形式。 什麼是迴圈對象 迴圈對象是這樣一個對象,它包含有一個next( ...
這一講的主要目的是為了大家在讀Python程式的時候對迴圈對象有一個基本概念。
迴圈對象的並不是隨著Python的誕生就存在的,但它的發展迅速,特別是Python 3x的時代,迴圈對象正在成為迴圈的標準形式。
什麼是迴圈對象
迴圈對象是這樣一個對象,它包含有一個next()方法(__next__()方法,在python 3x中), 這個方法的目的是進行到下一個結果,而在結束一系列結果之後,舉出StopIteration錯誤。
當一個迴圈結構(比如for)調用迴圈對象時,它就會每次迴圈的時候調用next()方法,直到StopIteration出現,for迴圈接收到,就知道迴圈已經結束,停止調用next()。
假設我們有一個test.txt的文件:
1234
abcd
efg
我們運行一下python命令行:
>>>f = open('test.txt')
>>>f.next()
>>>f.next()
...
不斷輸入f.next(),直到最後出現StopIteration
open()返回的實際上是一個迴圈對象,包含有next()方法。而該next()方法每次返回的就是新的一行的內容,到達文件結尾時舉出StopIteration。這樣,我們相當於手工進行了迴圈。
自動進行的話,就是:
for line in open('test.txt'):
print line
在這裡,for結構自動調用next()方法,將該方法的返回值賦予給line。迴圈知道出現StopIteration的時候結束。
相對於序列,用迴圈對象的好處在於:不用在迴圈還沒有開始的時候,就生成好要使用的元素。所使用的元素可以在迴圈過程中逐次生成。這樣,節省了空間,提高了效率,編程更靈活。
迭代器
從技術上來說,迴圈對象和for迴圈調用之間還有一個中間層,就是要將迴圈對象轉換成迭代器(iterator)。這一轉換是通過使用iter()函數實現的。但從邏輯層面上,常常可以忽略這一層,所以迴圈對象和迭代器常常相互指代對方。
生成器
生成器(generator)的主要目的是構成一個用戶自定義的迴圈對象。
生成器的編寫方法和函數定義類似,只是在return的地方改為yield。生成器中可以有多個yield。當生成器遇到一個yield時,會暫停運行生成器,返回yield後面的值。當再次調用生成器的時候,會從剛纔暫停的地方繼續運行,直到下一個yield。生成器自身又構成一個迴圈器,每次迴圈使用一個yield返回的值。
下麵是一個生成器:
def gen():
a = 100
yield a
a = a*8
yield a
yield 1000
該生成器共有三個yield, 如果用作迴圈器時,會進行三次迴圈。
for i in gen():
print i
再考慮如下一個生成器:
def gen():
for i in range(4):
yield i
它又可以寫成生成器表達式(Generator Expression):
G = (x for x in range(4))
生成器表達式是生成器的一種簡便的編寫方式。讀者可進一步查閱。
表推導
表推導(list comprehension)是快速生成表的方法。它的語法簡單,很有實用價值。
假設我們生成表L:
L = []
for x in range(10):
L.append(x**2)
以上產生了表L,但實際上有快捷的寫法,也就是表推導的方式:
L = [x**2 for x in range(10)]
這與生成器表達式類似,只不過用的是中括弧。
(表推導的機制實際上是利用迴圈對象,有興趣可以查閱。)
練習 下麵的表推導會生成什麼?
xl = [1,3,5]
yl = [9,12,13]
L = [ x**2 for (x,y) in zip(xl,yl) if y > 10]
總結
迴圈對象
生成器
表推導
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