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python-cookbook-ch4

发表于 更新于 分类于 ，
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终于考完了，开始更新啦！

Chapter 4

Iterators and Generators
这一章的内容个人其实很少用到，但是又感觉还是比较重要，所以可能记录的点比较多，甚至于全部记录

  1. 手动消费一个迭代器(iterator)
    使用next(iterator[, default])函数 
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    with open('/etc/passwd') as f:
        try:
            while True:
                line = next(f)
                print(line, end='')
        except StopIteration:
            pass
    ## 或者
    with open('/etc/passwd') as f:
        while True:
                line = next(f, None)
                if line is None:
                    break
                print(line, end='')
    也即，当传入第二个参数的时候，将会返回第二个参数作为默认值，而不是抛出StopIteration异常

  1. 通过在自定义类中实现__iter__方法来使其可以作为迭代器被使用(类似于Java中的Iterator接口需要实现hasNext以及next函数一样)。需要注意的是，__iter__返回的需要是一个实现了__next__方法的对象

  2. 通过在函数中使用yield来实现一个自定义的迭代模式（跳过）

  3. __reversed__方法使得可以通过reversed(iterator)的方式来直接倒序遍历某一个迭代器，如果没有实现__reversed__方法就只能手动将迭代器转化为list再倒序遍历，而这将有可能耗费大量的内容

  4. 迭代器的切片
    使用itertools.islice(iterator, startIndex, stopIndex)来得到迭代器的切片。需要注意的是，该函数会使用迭代器，而迭代器是无法逆转的，如果介意这一点的话，可以考虑先转成list

  5. 根据条件消耗掉迭代器的前n个元素

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    from itertools import dropwhile
    with open('/etc/passwd') as f:
        for line in dropwhile(lamdba line: line.startswith('#'), f):
            print(line, end='')

    用于去除文件中开头的所有注释

    注意dropwhile遇到不满足的条件的即会跳出而(line for line in f if not line.startswith('#'))则会去除所有的注释，而不只是开头的。

  6. 排列组合
    使用itertools.permutations、itertools.conbination、itertools.conbination_with_replacement
    分别为全排列，全组合，以及可以重复的全组合
    第一个参数均为可遍历对象，第二个可选参数为选择的元素的个数
    如

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    from itertools import conbination_with_replacement
    items = ['a', 'b', 'c']
    print(conbination_with_replacement(items, 2))
    # [('a', 'a'), ('a', 'b'), ('a', 'c'), ('b', 'c'), ('b', 'b'), ('c', 'c')]

  7. 使用zip来同时遍历两个等长数组

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    a = list(range(10))
    b = list(reversed(range(10)))
    for x, y in zip(a, b):
        print(x, y)

  8. 拼接遍历两个容器
    使用itertools.chain，使用方法非常简单

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    from itertools import chain
    a = [1,2,3.4]
    b = set(['a', 'b', 'c'])
    for x in chain(a, b):
        print(x)

    注意:
    chain的特殊之处在于

    1. 比起a + b来说效率更高，由于两个list相加会创建一个新的list，但是chain并不是(此处假设a, b为list)
    2. 可以对不同类型进行拼接，如上述所示的，一个是tuple，而另一个是list
      同时，chain并不会对容器的特性进行整合，如在两个set上进行chain操作时，并不会对两个set中相同元素进行去重

  9. flattening一个嵌套的序列

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    from collections import Iterable

    def flatten(items, ignore_types=(str, bytes)):
        for x in items:
            if isinstance(x, Iterable) and not isinstance(x, ignore_types):
                yield from flatten(x)
            else:
                yield x
    for x in flatten(items):
        print(x)

    其中:

    • ignore_types用于过滤一些可迭代对象，如str以及bytes
    • yield from用于在一个生成器函数中调用另一个生成器函数

  10. 合并两个已排序序列(归并)

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    import heapq
    a = [1,4,7,10]
    b = [2,5,6,11]
    for x in heapq.merge(a, b):
        print(x)
    # 1,2,4,5,6,7,10,11

    注意:

    • merge并不会检查两个序列是否已经排好序
    • merge也不会生成一个中间对象，而是返回一个迭代器，所以效率很高