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python的迭代協(xié)議 引言 迭代器是訪問集合內(nèi)部元素的一種方式，一般用來遍歷數(shù)據(jù)。 迭代器和用下標索引訪問的方式不一樣，迭代器是不能直接返回值的。 迭代器提供了一種惰性訪問數(shù)據(jù)的方式，需要的時候才產(chǎn)生數(shù)據(jù)。 可迭代類型都實現(xiàn)了迭代協(xié)議，實際上就是__iter__()這個魔法函數(shù)。 可迭代類型和迭代器 前面講過，collections.abc模塊中定義了很多內(nèi)置的抽象基類，現(xiàn)在我們重點關注其中的兩個：Iterable 和 Iterator Iterable  里面定義了一個抽象方法，__iter__()，也就是說某個類只要實現(xiàn)了這個魔法函數(shù)，它就是可迭代的類型 Iterator  首先，Iterator繼承了Iterable，在它的基礎上，又增加了一個抽象方法：__next__()，它是用來讓迭代器獲取下一個元素。 小結 可迭代類型和迭代器并不一樣，前者只需要實現(xiàn)__iter__()函數(shù)，而對后者而言，__next__()才是它的核心。 比如list類型，它是一個可迭代類型，但并不是一個迭代器。a = [1, 2, 3] print(isinstance(a, Iterable), isinstance(a, Iterator)) # result: # True False 補充 在魔法函數(shù)那一小節(jié)，我們講過這樣一個例子：class Language(object): def __init__(self, language_list): self.lans = language_list def __getitem__(self, item): return self.lans[item] language = Language(['Python', 'C', 'Lisp']) for lan in language: print(lan) # result: # Python # C # Lisp 在Language這個類中，我們定義的是__getitem__這個魔法函數(shù)，然后對這個類產(chǎn)生的實例我們可以使用for來遍歷元素了。也就是說它成為了一個可迭代類型，但它并沒有實現(xiàn)剛才我們討論的__iter__()函數(shù)。 這是因為，在Python內(nèi)部，很多地方做了兼容處理，當我們是用for進行迭代遍歷，解釋器首先會尋找__iter__()函數(shù)，如果沒有，它就會退一步去尋找__getitem__()，這個是序列類型中會實現(xiàn)的一個魔法函數(shù)，只要它接收從 0 開始的整數(shù)為參數(shù)，這個對象也是會被當做可迭代類型的。 實際上，僅僅滿足了可迭代類型還不夠，真正能進行迭代取值的是迭代器。通過iter()函數(shù)，我們可以返回一個可迭代對象的迭代器，有了它才能進行迭代取值。class Language(object): def __init__(self, language_list): self.lans = language_list def __getitem__(self, item): return self.lans[item] language = Language(['Python', 'C', 'Lisp']) my_iterator = iter(language) print(my_iterator) # result: # 如果我們不實現(xiàn)__iter__()或__getitem__()，獲取迭代器的過中會出錯class Language(object): def __init__(self, language_list): self.lans = language_list language = Language(['Python', 'C', 'Lisp']) my_iterator = iter(language) print(my_iterator) # result: # TypeError: 'Language' object is not iterable 有了迭代器，迭代取值需要另外一個函數(shù)next()，每調(diào)用一次，就會返回一個值，直到拋出一個迭代結束的異常。class Language(object): def __init__(self, language_list): self.lans = language_list def __getitem__(self, item): return self.lans[item] language = Language(['Python', 'C', 'Lisp']) my_iterator = iter(language) print(next(my_iterator)) print(next(my_iterator)) print(next(my_iterator)) print(next(my_iterator)) # result: # Python # C # Lisp # StopIteration 上面的結果已經(jīng)很接近直接使用for進行迭代了，但是，依賴__getitem__()函數(shù)，底層還是隱藏了很多細節(jié)，如果我們想純粹地通過__iter__()來實現(xiàn)迭代過程，要怎么做呢？ __iter__()用來返回一個迭代器，通過這個迭代器來迭代取值，對應顯示調(diào)用iter()的邏輯。 __next__()用來讓迭代器取下一個值，對應顯示調(diào)用next()的邏輯。 使用for的時候，這兩個魔法函數(shù)會被自動調(diào)用，完成迭代取值過程。from collections.abc import Iterator class MyIterator(Iterator): def __init__(self, data_list): self.iter_list = data_list self.index = 0 def __next__(self): # 這里是通過記錄索引，單次取值達到迭代目的 # 更好的方式是通過生成器來進行迭代取值 try: data = self.iter_list[self.index] except IndexError: raise StopIteration self.index += 1 return data class Language(object): def __init__(self, language_list): self.lans = language_list def __iter__(self): return MyIterator(self.lans) language = Language(['Python', 'C', 'Lisp']) for lan in language: print(lan) # result: # Python # C # Lisp 生成器函數(shù)使用 引言 函數(shù)里面只要存在yield關鍵字，它就是生成器函數(shù) 生成器是惰性計算的一個關鍵 使用案例def gen_func(): yield 'MetaTian' def func(): return 'MetaTian' gen, res = gen_func(), func() print(gen) print(res) # result: # # MetaTian for val in gen： print(val) # result: # MetaTian 第一個函數(shù)返回的是一個生成器對象，它是一個可迭代類型，因此，可以通過for進行訪問。def gen_func(): yield 1 yield 2 yield 3 gen = gen_func() for val in gen: print(val) # result: # 1 # 2 # 3 生成器的原理 Python中函數(shù)工作原理 對于編譯型語言，函數(shù)的調(diào)用會維持一個函數(shù)調(diào)用棧，某個函數(shù)執(zhí)行完成后，它就會被出棧處理，也就是說，函數(shù)執(zhí)行后，它的生命周期就結束了。 對于Python這樣的解釋型語言，函數(shù)的調(diào)用也要依賴棧結構，但是，函數(shù)對象是存放在堆內(nèi)存中的，也就意味著，一個函數(shù)被調(diào)用執(zhí)行了，它還在那兒。 什么是堆內(nèi)存和棧內(nèi)存？ 解釋器用一個叫做PyEval_EvalFrameEx的C函數(shù)來執(zhí)行Python程序。對于一個Python中的函數(shù)，解釋器接受一個棧幀（stack frame）對象，并在這個棧幀的上下文中執(zhí)行Python字節(jié)碼，完成函數(shù)調(diào)用。在字節(jié)碼執(zhí)行中，如果遇到了要調(diào)用其他函數(shù)的指令，解釋器會創(chuàng)建一個新的棧幀用來執(zhí)行新調(diào)用的函數(shù)。 生成器+函數(shù)def gen_func(): yield 1 name = 'MetaTian' yield 2 return 'done' 在Python將函數(shù)編譯為字節(jié)碼時，如果遇到y(tǒng)ield關鍵字，它就知道這是一個生成器函數(shù)，內(nèi)部會做一個標記。當我們調(diào)用這個函數(shù)的時候，解釋器看到這個標記后就會創(chuàng)建一個生成器，而不是去運行它，后續(xù)函數(shù)的執(zhí)行交給生成器控制。 這個生成器內(nèi)部有兩個東西，一是對棧幀的引用，二是函數(shù)字節(jié)碼的引用。棧幀中有一個指針，指向最近執(zhí)行的那條指令，因為執(zhí)行到和yield有關的字節(jié)碼后，函數(shù)會停止執(zhí)行，相當于打了個斷點，同時將yield后面的值返回。通過next()，可以讓函數(shù)繼續(xù)執(zhí)行（因為生成器也是迭代器），直到遇到下一個yield。 生成器對象也是分配在堆內(nèi)存中的，也就是說，只要我們在程序運行的任何地方拿到了這個對象，都可以用它來控制函數(shù)的執(zhí)行。這也是后面攜程的一個理論基礎。重構自己的可迭代類型 引言 前面將Language這個類，構建成為了我們自定義的一個可迭代類型。 生成器也是迭代器，通過使用生成器，可以更簡潔地達成目的。from collections.abc import Iterator def gen_func(): yield 'MetaTian' gen = gen_func() print(isinstance(gen, Iterator)) # result: # True 使用案例class Language(object): def __init__(self, language_list): self.lans = language_list def __iter__(self): i = 0 try: while True: val = self.lans[i] yield val i += 1 except IndexError: return language = Language(['Python', 'C', 'Lisp']) for lan in language: print(lan) # result: # Python # C # Lisp 總結 這里再來回顧一下前面講過的內(nèi)容，使用for遍歷的時候，首先會看作用對象是否為一個可迭代類型，如果是，那么會隱式調(diào)用__iter__()，得到一個迭代器對象，有了它，再隱式調(diào)用__next__()來不斷獲取下一個元素，直到 遇到一個停止迭代的異常。我們也可以通過內(nèi)置的兩個函數(shù)iter()和next()來人工干預迭代的過程。 在Language類中，__iter__()內(nèi)部加入了一個生成器的邏輯，結合前面的生成器函數(shù)，可以知道，遇到y(tǒng)ield語句后，會產(chǎn)生一個生成器對象，由它來控制這個函數(shù)的后續(xù)執(zhí)行。 因為生成器也是迭代器，所以__next__()的邏輯對它同樣適用，每次 next 都會在__iter__()函數(shù)中的while循環(huán)中不斷取值，直到拋出一個IndexError，迭代結束，__iter__()函數(shù)結束，for邏輯完成。生成器讀取大文件 引言 有一個數(shù)據(jù)文件，大小為 10GB 數(shù)據(jù)只有一行，行中有特殊的分隔符，現(xiàn)在需要剔除分隔符，獲得每一個被分隔的元素。比如，數(shù)據(jù)文件長這樣： dj134o0kgfdkjfkdjfk'6823sdkfslkfsldkfj'sdkfslfjyerojskfj... 是其中的分隔符 實現(xiàn)過程def extract(f, sep): buff = '' while True: block = f.read(1024*4) if not block: # 沒讀到內(nèi)容，說明讀到尾部了 yield buff # 上次留下來的內(nèi)容 break buff += block while sep in buff: cut = buff.index(sep) # 定位 yield buff[:cut] # 分隔符前的一個元素 buff = buff[cut + len(sep)] # 跳過分隔符和前面的元素 with open('data.txt') as f: for line in extract(f, ''): print(line) 喜歡python + qun：839383765 可以獲取Python各類免費最新入門學習資料！ |
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