阅读 116

Python高效编程技巧笔记(三)对象迭代与反迭代相关问题与解决技巧

如何实现可迭代对象和迭代器对象

实际案列

某网络要求抓取各个城市气温信息,并依次显示:

北京:15~20

天津:17~22

长春:12~18

...

如果一次抓取所有城市气温在显示,显示第一个城市气温时,有很高的延时,并且浪费存储空间,我们期望以""用时访问"策略,并且把所有城市气温封装到一个对象里,可以用for语句迭代,如何解决?

from collections import Iterable Iterator
l=[1,2,3,4,5]
for i in l:
print(i)
isintances(l,Iterable)
true
issubclass(list,Iterable)
iter(l)
#迭代器对象是由可迭代对象生成的,iter其实是实现了l.__iter__方法
#next对迭代器进行迭代,没迭代一次就出现一个元素
iter(l)~---it=====(next) iter~~it~~.(StopIteration

it=iter(l)
it__iter__
复制代码

如何使用生成器函数实现可迭代对象?

实际案例

实现一个可迭代对象的类,他能迭代出给定范围内所有素数:

pn=PrimeNumbers(1,30)
for k in pn:
    print k,
输出结果:
2,3,5,7,11,13,17,19,23,29
复制代码

解决方案:

将该类的__iter__方法实现生成器函数,每次yield返回一个素数

from collections import Iterable Iterabor
import requests
class WeatherIterator(Iterator):
    def__init__(self,caties):
        self.caties=caties
        self.index=0
    def __next__(self):
        if self.index == len(self.caties):
            raise StopIteration
            city = self.cities[self.iindex]
            self.index+=1
            reurn self.get_weather(city)
    def get_waather(self,city):
        url='http://wthrcdn,etouch.cn/weather_mini?city=='+city
        r=requests.get(url)
        data=r.json()['data']['forecast'][0]
        return city,data['high'],data['low']
class WeatherIterable(Iterable):
    def __init__(self,cities):
        self.cities=cities
    def __iter__(self):
        return WeatherIterator(self.cities):
    def show(w):
        for x in w:
            print(x)
        
复制代码

生成器函数就是包含了yield语句的函数

def f():
    yield('in f 1')
    yield1
    yield('in f 2')
    yield2
    yield('in f 3')
    yield3
    
f()
(g,Iterator)
(g,Iterable)

class XXX_iTERABLE(Iterable):
    def__def__iter__():
class PrimeNumbers(Iterable):
    def __init__(self):
        pass
    def __iter__(self):
        for k in range(self.a,self.b+1)
            if self.is_prime(K):
                yield k
                
    def is_prime(self,k)
        #if k <2:
        #   return False
        
        #[2,k-1]
        #for x in range (2,k)
        #    if k % x ==0:
        #        return False
        return False if x<2 else all(map(lambda x:k % x,range(2,k)))
        return True
        
pn = PrimeNumbers(1,30)
for n in pn:
    print(n)
复制代码

如何进行反向迭代以及如何实现反向迭代?

研讨问题:

如何进行反向迭代以及如何进行反向迭代?

实际案例:

实现一个连续浮点数发生器FloatRange(和range类似)根据给定范围(start,end)和步进值(step)产生一些列连续浮点数,如迭代FloatRange(3.0,4.0,0.2)可产生序列:

正向:3.0->3.2->3.4->3.6->3.8->4.0

反向:4.0->3.8->3.6->3.4->3.2->3.0

解决方案:

实现反向迭代协议的__reversed__方法,它返回一个反向迭代器。

from decimal import Decimal
class FloatRange():
def __init__(self,a,b,,step):
    self.a=Decimal(str(a))
    self.b=Decimal(str(b))
    self.step=Decimal(str(step))
    
def __iter__(self):
    t=self.a
    while t<=self.b
        yield float(t)
        t+=self.step
def __reversed__(self):
    t=self.b
    while t>=self.a:
        yield float(t)
        t-=self.step
fr = FloatRange(3.0 4.0,0.2)
for x in fr:
    print(x)
print('-'*20)
for x in reversed(fr):
    print(x)
复制代码
from decimal import Decimal
Decimal('0.2')
from functools import reduce
reduce(Decimal.__add__,[Decimal('0.2')]*5)
复制代码

如何对迭代器做切片操作?

实际案例:

有某个文本文件,我们想读取其中某个范围的内容如100~300行之间的内容,python中文件是可迭代对象,我们是否可以使用列表切片的方式得到一个100~300行文件内容的生成器?

f=open('/var/log/dpkg')
for line in f[100:300]:  #可以吗?
...
复制代码

解决方案:

使用itertools.islice,它能返回一个迭代对象切片的生成器.

f=open('/var//log/dpkg.log.1')
f.__
for line in islice(f,100~1,300)
    print(x)
def my_ilice(iterable,startend,,step=1)
    for i,x in enumerate(Iterable ,seep=1)
    tmp=0
    for i in enumerate(iterable):
        if i>=end:
            break
        if i>=start:
            if tmp==0
                tmp=step
                yield x
            tmp-=1
print(list(my_islice(range(100,150),10,20,3)))
from itertools import islice
print(list(islice(range(100,150),10,20,3)))
复制代码

如何在一个for语句中迭代多个可迭代对象?

研讨问题:

如何在一个for语句中迭代多个可迭代对象

实际案例:

1.(并行)某班学生考试成绩,语文,数学,英语分别存储在3个列表中,同时迭代三个列表,计算每个学生的总分.

2.(串行)某年级有4个班,某次考试每班英语成绩分别存储在4个列表中,依次迭代每个列表,统计全年成绩高于90分人数.

解决方案:

1.并行:使用内置函数zip,它能将多个可迭代对象合并,每次迭代返回一个元组.

from random import randint
chinese = [randint(60.100) for _ in range(20)]
math = [randint(60,100) for _ in range(20)]
english = [randint(60,100) for _ in range(20)]
t=[]
for s1,s2,s3 in zip(chinese,math,english)
    t.append(s1+s2+s3)
    
[sum(s) for s in zip(chinese,math,english)]
list(map()sum,zip(chinese,math,english))
list(map(lambda s1,s2,s3:s1+s2+s3,chinese,math,english))
map(lambda *args:args,chinese,math,english)
map(zip(chinese,math,english))
list(map(None,chinese,math,english))
复制代码

2.串行:使用标准库中的itertools.chain,它能将多个迭代对象连接.

from itertools import chain
for x in chain([1,2,3],[4,5,6,7],[8,9]):
    print(x)
    
s='abc;123|xyz;678|fweuow \  t7zka'
list(map(lambda ss:ss.split('|'),s.split(';')))
(list(chain[*[list(map(lambda ss:ss.split('|'),s.split(';')))]])

from functools import reduce 
list(reduce(lambda it_s,sep:chain(*map(lambda ss:ss.split(sep), it_s)),';|\t',[s]))
复制代码

总结:主要讲解迭代器和迭代器对象,反向迭代。迭代器切片以及生成器函数实现可迭代对象.

关注下面的标签,发现更多相似文章
评论