前言

本文主要介紹Python的高級(jí)特性：列表推導(dǎo)式、迭代器和生成器，是面試中經(jīng)常會(huì)被問到的特性,。因?yàn)樯善鲗?shí)現(xiàn)了迭代器協(xié)議,，可由列表推導(dǎo)式來生成，所有,，這三個(gè)概念作為一章來介紹,，是最便于大家理解的，現(xiàn)在看不懂沒關(guān)系,，下面我不僅是會(huì)讓大家知其然,，重要的更是要知其所以然。

列表推導(dǎo)式

前幾天有個(gè)HR讓我談?wù)劻斜硗茖?dǎo)式,，我說這我經(jīng)常用,，就是用舊的列表生成一個(gè)新的列表的公式，他直接就把我拒了,，讓我回去復(fù)習(xí)一下,，挺受打擊的，所以決定也幫助大家回顧一下,。

內(nèi)容

• 列表推導(dǎo)式：舊的列表->新的列表

• 了解：字典推導(dǎo)式 集合推導(dǎo)式

1.列表推導(dǎo)式：

格式 [表達(dá)式 for 變量 in 舊列表]或 [表達(dá)式 for 變量 in 舊列表 if 條件]例1：生成名字長度大于3且首字母大寫的新列表,。

names_old = ['tom', 'amy', 'daming', 'lingling']
names_new = [name.capitalize() for name in names_old if len(name) > 3]
print(names_new)
復(fù)制代碼

輸出：

['Daming', 'Lingling']
復(fù)制代碼

例2： （大廠初級(jí)筆試題目）生成一個(gè)元組列表，要求每個(gè)元素為(0-5偶數(shù), 0-10奇數(shù))形式,。輸出結(jié)果為：

[(0, 1), (0, 3), (0, 5), (0, 7), (0, 9), (2, 1), (2, 3), (2, 5), (2, 7), (2, 9), (4, 1), (4, 3), (4, 5), (4, 7), (4, 9)]
復(fù)制代碼

for循環(huán)實(shí)現(xiàn)代碼：

new_list = list()
for i in range(5):  # 偶數(shù)
   if i % 2 == 0:
       for j in range(10):  # 奇數(shù)
           if j % 2 != 0:
               new_list.append((i, j))
復(fù)制代碼

列表推導(dǎo)式代碼：

new_list = [(i, j) for i in range(5) for j in range(10) if i % 2 == 0 and j % 2 != 0]
復(fù)制代碼

例3：（大廠初級(jí)筆試題目）給出一個(gè)員工列表：

employees_old = [{'name': 'tmo', 'salary': 4800},
                {'name': 'amy', 'salary': 3800},
                {'name': 'daming', 'salary': 7000},
                {'name': 'lingling', 'salary': 5600}]
復(fù)制代碼

如果員工薪資大于5000則加200,，否則加500，輸出新的員工列表,。列表推導(dǎo)式：

employees_new = [employee['salary'] + 200 if employee['salary'] > 5000 else employee['salary'] + 500 for employee in employees_old]
print(employees_new)
復(fù)制代碼

輸出：

[5300, 4300, 7200, 5800]
復(fù)制代碼

發(fā)現(xiàn)結(jié)果是員工薪資列表,，回過頭看一下代碼，確實(shí)是把得到的數(shù)字給了列表,，那要返回員工列表要怎么實(shí)現(xiàn)呢,？讓我們用普通for循環(huán)的方式來進(jìn)行一下對比：

for employee in employees_old:
   if employee['salary'] > 5000:
       employee['salary'] += 200
   else:
       employee['salary'] += 500

print(employees_old)
復(fù)制代碼

輸出：

[{'name': 'tmo', 'salary': 5300}, {'name': 'amy', 'salary': 4300}, {'name': 'daming', 'salary': 7200}, {'name': 'lingling', 'salary': 5800}]
復(fù)制代碼

沒錯(cuò),，我們注意到兩者的差別了,，列表推導(dǎo)式我們少了一步賦值（在字典元素上進(jìn)行賦值），不能直接返回一個(gè)薪資數(shù)值而是一個(gè)員工字典給列表,。正確的列表推導(dǎo)式如下：

employees_new = [
   {'name': employee['name'], 'salary': employee['salary'] + 200} if employee['salary'] > 5000 else
   {'name': employee['name'], 'salary': employee['salary'] + 500} for employee in employees_old]

print(employees_new)
復(fù)制代碼

2.字典推導(dǎo)式：

例1：

dict_old = {'a': 'A', 'b': 'B', 'c': 'C', 'd': 'C'}
dict_new = {value: key for key, value in dict_old.items()}
print(dict_new)
復(fù)制代碼

輸出：

{'A': 'a', 'B': 'b', 'C': 'd'}
復(fù)制代碼

3.集合推導(dǎo)式：

類似列表推導(dǎo)式 典型用法：去重例1：

list_old = [1, 2, 3, 5, 2, 3]
set_new = {x for x in list_old}
print(set_new)
復(fù)制代碼

輸出：

{1, 2 ,3, 5}
復(fù)制代碼

小結(jié)：

到目前為止,，列表推導(dǎo)式不就是一個(gè)用來創(chuàng)建列表的式子么？除了可以簡化代碼,，裝裝X,？其實(shí)，列表推導(dǎo)式還有另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是相比于for循環(huán)更高效,，因?yàn)榱斜硗茖?dǎo)式在執(zhí)行時(shí)調(diào)用的是Python的底層C代碼,，而for循環(huán)則是用Python代碼來執(zhí)行。嗷~面試官最想聽到的，是第二點(diǎn),。

迭代器

由于迭代器協(xié)議對很多人來說,，是一個(gè)較為抽象的概念，而且生成器自動(dòng)實(shí)現(xiàn)了迭代器協(xié)議,，所以我們需要先講解一下迭代器協(xié)議的概念,，也是為了更好的理解接下來的生成器。

概念

可以被next()函數(shù)調(diào)用并不斷返回下一個(gè)值的對象稱為迭代器：Iterator,。迭代是訪問集合元素的一種方式,，迭代器是一個(gè)可以記住遍歷位置的對象。迭代器對象從集合的第一個(gè)元素開始訪問,，直到所有元素被訪問完結(jié)束,。迭代器只能往前不能后退。

• 迭代器協(xié)議：是指對象需要提供__next__()方法,，它要么返回迭代中的下一項(xiàng),，要么就引起一個(gè)StopIteration異常，以終止迭代,。

• 可迭代對象：就是實(shí)現(xiàn)了迭代器協(xié)議的對象,。

舉個(gè)例子，對Python稍微熟悉一點(diǎn)的朋友應(yīng)該知道,，Python的for循環(huán)不但可以用來遍歷list,，還可以用來遍歷文件對象，如下所示：

with open('F:/test/test.txt') as f:
   for line in f:
       print(line)
復(fù)制代碼

為什么在Python中,，文件還可以使用for循環(huán)進(jìn)行遍歷呢,？這是因?yàn)椋赑ython中,，文件對象實(shí)現(xiàn)了迭代器協(xié)議,，for循環(huán)并不知道它遍歷的是一個(gè)文件對象，它只管使用迭代器協(xié)議訪問對象即可,。正是由于Python的文件對象實(shí)現(xiàn)了迭代器協(xié)議,，我們才得以使用如此方便的方式訪問文件，如下所示：

with open('F:/test/test.txt') as f:
   print(dir(f))
復(fù)制代碼

輸出：

['__class__', '__del__', '__dict__', '__dir__', '__init__', '__iter__', '__next__', 'closed', 'line_buffering', 'newlines', 'read', 'readline'......]    
復(fù)制代碼

可迭代的是不是肯定就是迭代器,？

• 生成器是可迭代的,，也是迭代器。

• list是可迭代的,，但不是迭代器,。list可以借助iter()函數(shù)將可迭代的變成迭代器list->iter(list)->迭代器next()：

可迭代對象：

1. 生成器

2. 元組 列表 集合 字典 字符串

如何判斷一個(gè)對象是否是可迭代？

借助isinstance()函數(shù)：

from collections import Iterable

print(isinstance([x for x in range(10)], Iterable))  # 列表
print(isinstance('hello world', Iterable))  # 字符串
print(isinstance(100, Iterable))  # 數(shù)字
print(isinstance((x for x in range(10)), Iterable))  # 迭代器
復(fù)制代碼

輸出：

True
True
False
True
復(fù)制代碼

生成器

生成器是Python最有用的特性之一,，也是使用的最不廣泛的Python特性之一,。究其原因,，主要是因?yàn)椋谄渌髁髡Z言里面沒有生成器的概念,。正是由于生成器是一個(gè)“新”的東西,，所以，它一方面沒有引起廣大工程師的重視,，另一方面,，也增加了工程師的學(xué)習(xí)成本，最終導(dǎo)致大家錯(cuò)過了Python中如此有用的一個(gè)特性,。

概念

我們已經(jīng)知道,，通過列表推導(dǎo)式可以直接創(chuàng)建一個(gè)列表，但是,，受到內(nèi)存限制,，列表容量肯定是有限的。而且,，創(chuàng)建一個(gè)包含100萬個(gè)元素的列表,，不僅占用很大的存儲(chǔ)空間，如果我們僅僅需要訪問前面那幾個(gè)元素,，那后面絕大多數(shù)元素占用的空間都白白浪費(fèi)了,。所以，如果列表元素可以按照某種算法在循環(huán)的過程中不斷推算出后續(xù)的元素,，這樣既不必創(chuàng)建完整的list,，從而還可以節(jié)省大量的空間。在Python中,，這種一邊循環(huán)一邊計(jì)算的機(jī)制,，稱為生成器:generator。Python使用生成器對延遲操作提供了支持,。所謂延遲操作,，是指在需要的時(shí)候才產(chǎn)生結(jié)果，而不是立即產(chǎn)生結(jié)果,。這也是生成器的主要好處,。

定義生成器

Python有兩種不同的方式提供生成器：

方法一：借助列表推導(dǎo)式

生成器表達(dá)式：類似于列表推導(dǎo)（這也就是為什么第一節(jié)我要先介紹列表推導(dǎo)式），但是,，生成器返回按需產(chǎn)生結(jié)果的一個(gè)對象,，而不是一次構(gòu)建一個(gè)結(jié)果列表,。例1：

my_generator = (x for x in range(5))  # 注意是()不是[]
print(my_generator)  # 發(fā)現(xiàn)不能打印出元素
print(type(my_generator))
print(my_generator.__next__())  # 三種得到元素的方法,，注意看輸出結(jié)果
print(next(my_generator))
for i in my_generator:
   print(i)

# 注意會(huì)拋出StopIteration異常
# print(next(my_generator))  
print(next(my_generator))   # generator只能遍歷一次
復(fù)制代碼

輸出：

Traceback (most recent call last):
 File 'E:/pycharm/Leetcode/RL_Learning/printdata.py', line 11, in <module>
   print(next(my_generator))
StopIteration
<generator object <genexpr> at 0x0000000000513660>
<class 'generator'>
0
1
2
3
4
復(fù)制代碼

方法二：借助函數(shù)

生成器函數(shù)：使用yield語句而不是return語句返回函數(shù)結(jié)果。yield語句一次返回一個(gè)結(jié)果,，在每個(gè)結(jié)果中間,，掛起函數(shù)的狀態(tài),，起到暫停的作用，以便下次從它離開的地方繼續(xù)執(zhí)行,。

步驟：

1. 定義函數(shù),，函數(shù)返回使用yield關(guān)鍵字；

2. 調(diào)用函數(shù),，接收函數(shù)返回值,；

3. 得到的返回結(jié)果就是生成器；

4. 借助next()或__nest__()得到想要的元素,。

例2：你的函數(shù)里面只要出現(xiàn)了yield關(guān)鍵字,，你的函數(shù)就不再是函數(shù)了，就變成生成器了：

# 斐波那契數(shù)列：
def fib(length):    # 1. 定義函數(shù)
   a, b = 0, 1
   n = 0
   while n < length:
       n += 1
       yield b         # return b + 暫停
       a, b = b, a + b


g = fib(5)     # 2. 調(diào)用函數(shù)
print(g)     # 3. 返回的就是生成器
print(next(g))     # 4. 借助`next()`或`__nest__()`得到想要的元素
print(next(g))    # 每調(diào)用一次產(chǎn)生一個(gè)值
print(next(g))
print(g.__next__())
print(g.__next__())
復(fù)制代碼

輸出：

<generator object fib at 0x0000000001DDDFC0>
1
1
2
3
5
復(fù)制代碼

注意：生成器只能遍歷一次,。當(dāng)調(diào)用函數(shù)的時(shí)候,，并沒有進(jìn)函數(shù)進(jìn)行執(zhí)行，而是直接生成一個(gè)生成器,，當(dāng)調(diào)用next的時(shí)候,，才進(jìn)入函數(shù)真正開始執(zhí)行，除了第一次調(diào)用next（）方法是從函數(shù)頭開始執(zhí)行,，其余每次都是接著從上次執(zhí)行到y(tǒng)ield的地方接著執(zhí)行的,。

小結(jié)：

使用生成器以后，代碼行數(shù)更少,。大家要記住,，如果想把代碼寫的Pythonic，在保證代碼可讀性的前提下,，代碼行數(shù)越少越好,。合理使用生成器，能夠有效提高代碼可讀性,。只要大家完全接受了生成器的概念,，理解了yield語句和return語句一樣，也是返回一個(gè)值,。那么,，就能夠理解為什么使用生成器比不使用生成器要好，能夠理解使用生成器真的可以讓代碼變得清晰易懂,。在實(shí)際工作中,，充分利用Python生成器，不但能夠減少內(nèi)存使用,，還能夠提高代碼可讀性,。掌握生成器也是Python高手的標(biāo)配。 如果本文對你有幫助,，不要忘記關(guān)注,、點(diǎn)贊或收藏支持一下奧~謝謝您,，感謝閱讀！