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[Python知识库]Python中的列表生成式(List Comprehensions)和列表生成器(Generator) |
Python中的列表生成式(List Comprehensions)和列表生成器(Generator),是Python提供的两个高级应用机制。 生成式是一种简写机制,坚持了龟叔的“Python要简单优雅”的设计理念。 生成器虽然翻译成中文以后只有一字之差,但是实现的机制和生成式已经完全不同了。它存储的是一个算法,而非具体数据。如何理解呢?听我娓娓道来。 一、列表生成式(List Comprehensions)列表生成式是Python提供的一种简易的列表生成表达式。对于一些极其规律且简单逻辑的列表生成算法,可以用列表生成式一行搞定。 1.1语法格式:它的语法格式是: [列表元素模式(空格)列表元素生成算法(数据来源)表达] 举个例子: ?有如下需求:要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]这样的一个list 传统的思路是:
接下来是列表生成式写法:
是不是简洁了很多?我想,不用我解释,应该也浅显易懂吧。 如果翻译成白话文,上面这条语句的意思是: 生成这样一个列表,他的每一个元素都是x*x,其中,x的值是这样的?for x in range(1, 11) 1.2列表生成式中的循环和选择列表生成式中的for循环后可加if判断。 例如:求偶数平方数列。可以用列表生成式来书写
.例如:生成'ABC‘和'XYZ'的完全结合子串
1.3列表生成式的元素模式花式表达列表生成式也可以使用两个变量来生成list
.列表中所有字符串变小写
.以及利用if语句是算法更灵活,如下例中,合理屏蔽掉18这个非字符串数据:
二、生成器Generator有一句至理名言,必须牢记: 生成器保存的是算法。 2.1生成器的创建生成器的创建很简单。将列表生成式的[]换成()即可 例如,创建一个能够生成x平方的列表的生成器如下:
2.2生成器元素的显示:生成器保存的是生成算法,而非数据本身,因此,它与生成式不同,它并不携带任何数据,因此,想用print的形式是无法输出任何数据的,只能输出一个表示本对象是一个生成器对象的提示。如下:
生成器像是一个携带着数据的宝盒,需要一把钥匙触发机关,他才会持续不断的根据算法产生数据并输出。这种触发算法的钥匙最常用的两个是:1.next方法,2.for循环的遍历。 2.2.1next方法next方法会触发一次算法的计算,一次next就会激发一次算法的计算产生下一个数据。例如: 对于生成器:
如果:
则会输出: 1 4 两个数据。 2.2.2for循环遍历使用for循环遍历,可以持续触发算法,并输出所有算法能覆盖的数据 例如: 对于生成器:
如果:
则会输出所有的数列元素1,4,9,16等。 2.3生成器的函数实现形式?当推算算法比较复杂,可以用函数来实现。 如Fibonacci数列,很显然,这个算法写不到一行上去。没办法用小括号()的形式来展现算法,可以使用函数的形式来实现生成器。Fibonacci数列的普通函数实现如下:
这有个小细节,其中的 a,b = b, a + b的意义是,先将右边的值全部算出,再分别赋值给左边的变量。 相当于: temp1 = b temp2 = a + b a = temp1 b = temp2 而不是: b = a + b a = b 自己体会一下区别。 2.3.1 yield的用法上面的Fibonacci数列的普通函数稍加改造,就可以变成一个生成器函数。 关键在于yield关键字。 先上案例程序:
将普通函数中的print语句,换成yield。 如果一个函数定义中包含yield关键字,那么这个函数就不再是一个普通函数,而是一个generator。 函数是顺序执行,遇到return或最后一行返回。 包含yield关键字的生成器函数的执行逻辑如下: Generator每次调用next()时候执行,遇到yield返回。再次执行,从上一次返回的yield处继续执行。 刚刚构建的生成器fib,遇到next调用时,就生成一个fibnacci数列的元素。
执行结果为: 1 1 2 3 再举一个例子: 写一个generator依次返回数字1,3,5
可以利用next择机输出(或者说延迟输出)想要的数据
如果再使用next(o),则会产生异常。 Traceback (most recent call last): ? File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration 2.4生成器Generator的作用生成器和生成式,好像差不多啊。 生成器函数和普通函数,好像也差不多啊。 2.4.1算法的滞后输出生成器的最大用途,是可以让算法的输出滞后,在用户需要的时机,缓缓输出。可以通过上面的例子来推敲和理解一下。 2.4.2无限数据的有限表达生成器让类似于“自然数集”这样的无限数据生成算法,有了有限输出的空间。这一点尤为关键。因为算法必须是有限的,无限的算法是无意义的。毕竟,无论是时间还是空间,都必须是有限的,才能实施下去。 |
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