Python全栈工程师（迭代器、字节串）
ParisGabriel 每天坚持手写一天一篇 决定坚持几年 为了梦想为了信仰 Python人工智能从入门到精通 迭代器 Iterator： 用<>括号表示的一定是对象 什么是迭代器？ 迭代器是访问可迭代对象的工具 迭代器是指用iter(obj) 函数返回的对象(实例) 迭代器可以用next(it) 函数获取可迭代对象的数据 迭代器函数iter和next iter(iterable) 从可迭代对象中返回一个迭代器,iterable 必须是能提供一个迭代器的对象 next(iterator) 从迭代器iterator中获取下一个记录,如果无法获取下一条记录,则触发StopIteration异常说明: 迭代器只能向前取值,不会后退 用iter函数可以返回一个可迭代对象的迭代器作用: 迭代器对象能用next函数获取下一个元素. 示例: L = [2, 3, 5, 7] it = iter(L) # 用L对象返回能访问L的迭代器, it绑定迭代器 next(it) # 2 next(it) # 3 next(it) # 5 next(it) # 7 next(it) # StopIteration 通知(没有数据) it = iter(range(1, 10, 30)) next(it) # 1 next(it) # 4 next(it) # 7 next(it) # StopIteration 用迭代器访问可迭代对象： L = [2, 3, 5, 7] for x in L: print(x) else: print('循环结束') it = iter(L) # 从L中获取一个迭代器 while True: try: x = next(it) print(x) except StopIteration: print("循环结束") break 生成器 Generator (python 2.5及之后)什么是生成器？ 生成器是能够动态提供数据的对象,生成器对象也是可迭代对象(实例) 动态就是现用现生成数据 生成器有两种: 1. 生成器函数 2. 生成器表达式 生成器函数的定义 含有yield语句的函数是生成器函数,此函数被调用将返回一个生成器对象 yield 翻译为(产生或生成) yield 语句 语法: yield 表达式 说明: yield 用于 def 函数中,目的是将此函数作用生成器函数使用 yield 用来生成数据,供迭代器的next(it) 函数使用 yield 单步生成数据 在函数内可以一个或多少 实例： # 此示例示意用生成器函数生成一定范围内的自然数 def myinteger(n): i = 0 # 自然数从0开始 while i < n: yield i i += 1 for x in myinteger(3): print(x) 生成器函数说明: 生成器函数的调用将返回一个生成器对象,生成器对象是一个可迭代对象 在生成器函数调用return 会触发一个StopIteration异常生成器表达式: 语法: (表达式 for 变量 in 可迭代对象 [if 真值表达式 ]) 说明: if 子句可以省略 作用: 用推导式的形式创建一个新的生成器 示例: gen = (x ** 2 for x in range(1, 5)) it = iter(gen) next(it) # 1 next(it) # 4 next(it) # 9 next(it) # 16 next(it) # StopIteration迭代工具函数 迭代工具函数的作用是生成一个个性化的可迭代对象 函数:zip(iter1[, iter2[, ...]]) 返回一个zip对象,此对象用于生成元组,此元组的个数由最小的可迭代对象决定 enumerate(iterable[, start]) 生成带索引的枚举对象,返回迭代类型为索引-值对(index-value对),默认索引从零开始,也可以用start指定 示例: numbers = [10086, 10000, 10010, 9558] names = ['中国移动', '中国电信', '中国联通'] for t in zip(numbers, names): print(t) for x, y in zip(numbers, names): print(y, '的客服电话是:', x) x, y = (10086, '中国移动') # 序列赋值 zip函数的实现示例2: def myzip(iter1, iter2): it1 = iter(iter1) # 拿出一个迭代器 it2 = iter(iter2) while True: a = next(it1) b = next(it2) yield (a, b) for t in myzip(numbers, names): #能实现与zip同样的功能 print(t) enumerate 示例: names = ['中国移动', '中国电信', '中国联通'] for t in enumerate(names): print(t) enumerate 实现方法示意: def myenum(iterable): it = iter(iterable) i = 0 while True: a = next(it) yield (i, a) i += 1 字节串和字节数组 字节串bytes (也叫字节序列) 作用: 存储以字节为单位的数据 字节串是不可变的字节序列 字节: 字节是由8个位(bit)组成的数据单位,是计算机进行数据管理的单位 字节是用 0 ~ 255 范围内的整数表示的 创建空字节串的字面值 B = b'' B = b"" B = b'''''' B = b"""""" 创建非空字节串的字面值 B = b'ABCD' B = b"ABCD" B = b'\x41\x42' 字节串的构造函数 bytes bytes() 生成一个空的字节串 等同于 b'' bytes(整数可迭代对象) # 用可迭代对象初始化一个字节串 bytes(整数n) 生成n个值为0的字节串 bytes(字符串, encoding='utf-8') 用字符串转为编码生成一个字节串 示例: b = bytes() # b = b'' b = bytes(range(65, 69)) # b = b'ABCD' b = bytes(5) # b = b'\x00\x00\x00\x00\x00' b = bytes('abc中文') # b=b'ABC\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87' bytes 的运算: + += * *= < <= > >= == != in / not in 索引和切片 len(x) max(x) min(x) sum(x) any(x) all(x) bytes 和 str 的区别: bytes 存储字节( 通常值在 range(0, 256)) str 存储unicode字符( 通常值在0~65535) bytes 与 str 的转换 编码(encode) str ------------> bytes b = s.encode(encoding='utf-8') 解码(decode) bytes ----------> str s = b.decode(encoding='utf-8') 字节数组 bytearray可变的字节序列 字节数组的构造函数: bytearray bytearray() 创建空的字节数组 bytearray(整数) 用可迭代对象初始化一个字节数组 bytearray(整型可迭代对象) 生成n个值为0的字节数组 bytearray(字符串, encoding='utf-8') 用字符串的转换编码生成一个字节数组 bytearray 的运算: + += * *= < <= > >= == != in / not in 索引和切片 (字节数组支持索引和切片的赋值操作,规则同列表的索引和切片赋值规则) 例: ba = bytearray(b'aBCDEfG') ba[0] = 65 ba[-2] = 70 bytearray的方法: BA.clear() 清空 BA.append(n) 追加一个字节(n为0~255的整数) BA.remove(value) 删除第一个出现的字节,如果没有出现，则触发ValueError错误 BA.reverse() 字节顺序反转 BA.decode(encoding='utf-8') # 解码为字符串 BA.find(sub[, start[,end]]) # 查找 sub 练习: 有一个集合: s = {'唐僧', '悟空', '八戒', '沙僧'} 用 for语句来遍历所有元素如下: for x in s: print(x) else: print('遍历结束') 请将上面的for语句改写为 用while语句和迭代器实现 练习: 写一个生成器函数 myeven(start, stop) 此函数用来生成从 start开始到stop结束(不包含)区间内的一系列偶数 def myeven(start, stop): .... evens = list(myeven(10, 20)) print(evens) # [10, 12, 14, 16, 18] for x in myeven(21, 30): print(x) # 22, 24, 26, 28 L = [x**2 for x in myeven(3, 10)] print(L) # 16 36 64 练习: 已知有一个列表L L = [2, 3, 5, 7] 用生成器表达式从此列表中拿到数,生成 列表中数据的平方 gen = ...... # 此处用生成器表达式实现 L2 = list(gen) # L2 = [4, 9, 25, 49] 练习: 写一个程序,读入任意行的文字,当输入空行时结束输入 打印带有行号的输入结果: 如: 请输入: hello<回车> 请输入: world<回车> 请输入: tarena<回车> 请输入: <回车> # 直接回车结束输入 输出如下: 第1行: hello 第2行: world 第3行: tarena 练习： 写一个程序，从键盘输入一段字符串存入s变量 1. 将此字符串转为字节串用变量b绑定,并打印出b 2. 打印字符串s的长度和字节串b的长度 3. 将b字节串再转换为字符串用变量s2 绑定，判断 s2 和 s是否相同? s = input("please input string:") b = s.encode("utf-8") print(s) print(b) print(len(s)) print(len(b)) s2 = b.decode("utf-8") if s2 == s: print("相等") 练习: 1. 写一个生成器函数primes生成素数， 此生成器函数为 primes(begin, end) 如: [x for x in primes(10, 20)] 将得到列表 [11, 13, 17, 19] 答案： def get_ss(x): if x <= 0: return False for i in range(2, x): if x % i == 0: return False return True def primes(begin, end): if begin <= 2or end <= 2: pass for x in range(begin, end): if get_ss(x): yield x L = [x for x in primes(10, 20)] print(L) 2. 写一个生成器函数，生成斐波那契数列的前n个数 1 1 2 3 5 8 13 def fibonacci(n): ... yield... 1) 输出前20个数: for x in fibonacci(20): print(x) 2) 打印前40个数的和: print(sum(fibonacci(40))) 答案： def fibonacci(n): L = [1, 1] for x in range(n): s = L[x] + L[x + 1] L.append(s) return L print(fibonacci(20)) print(sum(fibonacci(40))) 3. 写 程序打印杨辉三角(只打印6层) 1 1 1 1 2 1 1 3 3 1 1 4 6 4 1 1 5 10 10 5 1 答案： def yh_sj(): L = [1] while True: yield L L.append(0) L = [L[x - 1] + L[x] for x in range(len(L))] def lst(): i = 0 for x in yh_sj(): print(str(x).center(50)) if i == 10: break i += 1 思考: L = [2, 3, 5, 7] L2 = [x ** 2 for x in L] # 列表推导式 it = iter(L2) print(next(it)) # 4 L[1] = 10 print(next(it)) # 9 L = [2, 3, 5, 7] G3 = (x ** 2 for x in L) # 生成器表达式 it = iter(G3) print(next(it)) # 4 L[1] = 10 print(next(it)) # 100 生成器是动态的现用现去 跟着数据变化所变化
