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這篇文章主要講解了“關于Python迭代器的問題有哪些”,文中的講解內容簡單清晰,易于學習與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學習“關于Python迭代器的問題有哪些”吧!
第一個問題:什么是迭代器?
迭代器,英文 Iterator,它首先是個對象,其次它是訪問可迭代序列(Iterable)的一種方式。通常其從序列的第一個元素開始訪問,直到所有的元素都被訪問才結束。
迭代器又是一個特殊的對象,特殊在于它必須實現兩個方法:__iter__和__next__.
第二個問題:為什么要有迭代器?
迭代器存在的一個最重要價值:節省內存,這在小數據量時無足輕重。
但是,當數據量大或者對程序要求性能高時,它的價值凸顯。
第三個問題:迭代器怎么節省內存了?
只知道使用迭代器能節省內存,但卻不知道怎么使用才能節省內存,下面就來回答這個問題。
首先創建一個list:
In [1]: a=[1,3,5,9,10]
其次,列表內每個元素+1,創建一個新列表
In [2]: a1 = [i+1 for i in a]
依次打印a1中每個元素:
In [8]: for i in a1: ...: print(i)
上面操作等價于:
a1 = [] for i in a: a1.append(i+1) for i in a1: print(i)
空間復雜度為 O(n),n為列表a內元素個數。
但是,使用迭代器實現上面的元素+1并打印的空間復雜度是多少呢?
ait = (i+1 for i in a) # 得到生成器,也是一種特殊的迭代器 for i in ait: print(i)
上面操作等價于:
for i in a: print(i+1)
不需要額外空間,所以使用迭代器加1并打印的空間復雜度為O(1).
結論:迭代器更加節省空間!
第四個問題:如何自定義一個迭代器?
上面說過,迭代器對象必須要實現兩個方法,為了更加具體,我們演示如何自定義一個迭代器。
自定義一個迭代器,實現斐波那契數列:
#斐波那契數列 class Fabs(): def __init__(self,max): self.max=max self.n,self.a,self.b=0,0,1 #定義__iter__方法 def __iter__(self): return self #定義__next__方法 def __next__(self): if self.n<self.max: tmp=self.b self.a,selfself.b=self.b,self.a+self.b self.n+=1 return tmp raise StopIteration
使用這個迭代器,打印斐波那契數列前10項:
In [13]: for item in Fabs(10): ...: print(item,end=' ') 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55
第五個問題:迭代器使用有哪些注意事項?
迭代器只能前進不能回退!
也就是說一旦迭代結束,要想再使用此迭代器對象從頭開始遍歷元素,將是不可行的!
In [14]: a=iter([1,4,5]) In [16]: next(a) Out[16]: 1 In [17]: next(a) Out[17]: 4 In [18]: next(a) Out[18]: 5 # 要想再使用此迭代器對象從頭開始遍歷元素,將是不可行的! In [19]: next(a) # 拋出異常:StopIteration:
使用內置函數iter,可將Iterable序列轉化為迭代器。
感謝各位的閱讀,以上就是“關于Python迭代器的問題有哪些”的內容了,經過本文的學習后,相信大家對關于Python迭代器的問題有哪些這一問題有了更深刻的體會,具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云,小編將為大家推送更多相關知識點的文章,歡迎關注!
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