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淺析Python迭代器的高級用法

瀏覽:85日期:2022-07-17 10:50:01

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首先是跳過開始部分,這個在我們讀取文本的時候最常用。在實(shí)際的應(yīng)用當(dāng)中,比如記錄的日志或者是代碼等等,一般來說頭部都會附上一段說明,或者用注釋標(biāo)注或者是用特殊的符號標(biāo)記。這些信息是給用到數(shù)據(jù)的程序員看的,當(dāng)我們通過代碼獲取數(shù)據(jù)的時候,顯然是希望可以過濾掉這些信息的。

比如我們有一段數(shù)據(jù),它的開頭用#做了一些注釋:

# This is a data for student# Rows 100xiaoming, 17, 99;xiaoli, 18, 98;...

常規(guī)操作當(dāng)中,我們會創(chuàng)建一個打開文件的迭代器,我們通過遍歷這個迭代器去獲取文件當(dāng)中的數(shù)據(jù):

with open(’xxxx.txt’) as f: for line in f: print(line)

如果只是用來輸出還好,如果我們需要加工文件當(dāng)中的數(shù)據(jù),那么頭部的注釋信息就會干擾我們代碼的運(yùn)行。我們當(dāng)然可以手動加入一些判斷,但是這會比較麻煩,代碼也不夠美觀。針對這個問題,一個比較好的解決方案是dropwhile。

dropwhile是itemtools當(dāng)中的一個函數(shù),它可以接收一個我們自定義的過濾函數(shù)和迭代器重新生成一個新的迭代器,這個新的迭代器當(dāng)中會過濾掉之前迭代器頭部不符合我們要求的數(shù)據(jù):

在剛才的例子當(dāng)中我們想要過濾掉頭部加了#注釋的部分,我們可以這么操作:

from itertools import dropwhilewith open(’xxxx.txt’) as f: for line in dropwhile(lambda line: line.startswith(’#’), f): print(line)

這樣出來的結(jié)果就沒有頭部我們不需要的內(nèi)容了。

當(dāng)我們知道頭部不符合情況的數(shù)據(jù)的格式的時候,可以使用dropwhile來規(guī)定過濾的格式。如果我們知道需要過濾的條數(shù),則可以使用另外一個工具,叫做islice,它的本質(zhì)是一個切片函數(shù),就像是Python當(dāng)中數(shù)組的切片功能一樣,可以切出迭代器當(dāng)中指定片段的數(shù)據(jù)。

舉個例子:

from itertools import dropwhilewith open(’xxxx.txt’) as f: for line in islice(f, 3, None): print(line)

這樣我們就會從第三行開始獲取,之前的數(shù)據(jù)會被過濾掉。它其實(shí)就代表著數(shù)組當(dāng)中[3: ]的切片操作。

迭代排列組合

我們都知道在C++當(dāng)中有一個叫做next_permutation的函數(shù),可以傳入一個數(shù)組,返回下一個字典序的排列。在Python當(dāng)中也有同樣的功能,但是是以迭代器的形式使用的。

舉個簡單的例子,比如我們有a, b, c三個元素,我們希望求出它的所有排列:

items = [’a’, ’b’, ’c’]from itertools import permutationsfor p in permutations(items): print(p)

permutations還支持多傳一個參數(shù),比如上述的排列當(dāng)中我們希望只保留前兩個元素,除了切片之外,我們只需要多傳一個參數(shù)就好了,like this:

for p in permutations(items, 2): print(p)

除了排列之外,itertools當(dāng)中還支持組合,用法還是一樣,只是把函數(shù)名稱換成是combinations而已:

from itertools import combindationsfor c in combinations(items): print(c)

在一般的組合當(dāng)中,一個元素一旦被選中那么它接下來就會從候選集當(dāng)中移除,再也不會被選中。如果我們希望獲得有放回的組合,我們可以再換一個函數(shù),這個函數(shù)名稱有點(diǎn)長,但是名字倒也直觀叫做combinations_with_replacement。但既然是有放回的抽樣,我們需要設(shè)定元素的數(shù)量,否則抽樣可以無限進(jìn)行下去。

for c in combinations_with_replacement(items, 3): print(c)

迭代合并后的序列

上一篇文章當(dāng)中我們介紹了zip可以同時迭代多個迭代器,除此之外還有一種情況是我們需要把多個迭代器串起來迭代。比如系統(tǒng)的日志打在了多個文件當(dāng)中,我們希望找出其中有error的日志來分析。這個時候,我們希望的不是同時讀取多個迭代器,而是希望能夠有辦法將多個迭代器的內(nèi)容串聯(lián)起來。這個功能就是itertools當(dāng)中的chain方法,它接受多個迭代器,當(dāng)我們遍歷的時候,會自動將多個迭代器的內(nèi)容串聯(lián)起來,我們可以無縫迭代。

舉個例子:

from itertools import chainnums = [1, 2, 3]chars = [’a’, ’b’, ’c’]for i in chain(nums, chars): print(i)

這樣我們會把nums和chars當(dāng)中的內(nèi)容一起輸出出來,就好像從頭到尾只執(zhí)行了一個迭代器一樣。

你可能會說我們不用chain也可以實(shí)現(xiàn)啊,我們可以這樣:

for i in nums + chars: print(i)

的確,從結(jié)果上來看這樣也是行得通的。但是如果我們分析一下內(nèi)部執(zhí)行的時候的中間變量,會發(fā)現(xiàn)當(dāng)我們執(zhí)行nums+chars的時候,實(shí)際上是先創(chuàng)建了一個新的臨時list。然后在這個list當(dāng)中存儲nums和chars的數(shù)據(jù),也就是說我們迭代的其實(shí)是這個新的list。這帶來的結(jié)果是我們額外開辟了一段內(nèi)存,并且花費(fèi)了一些時間。如果我們使用chain,它并不會有這樣的中間變量,完全是通過迭代器來執(zhí)行的迭代,非常節(jié)省內(nèi)存,這也是chain的優(yōu)點(diǎn)。

歸并迭代的內(nèi)容

對于歸并操作我們應(yīng)該都不陌生,在之前的歸并排序以及一些題解的文章當(dāng)中我們見過很多次。同樣,我們在使用工具合并多個迭代器內(nèi)容的時候,如果迭代器當(dāng)中的內(nèi)容有序,我們也可以對多個迭代器當(dāng)中的元素進(jìn)行歸并,而不再需要我們自己手動操作。

使用我們之前介紹的heapq的庫可以非常輕松地做到這一點(diǎn),我們一起來看一個例子:

a = [1, 3, 5]b = [2, 4, 6]import heapqfor c in heapq.merge(a, b): print(c)

執(zhí)行之后,我們會得到[1, 2, 3, 4, 5, 6]的結(jié)果。也就是說通過heapq.merge操作,我們把多個有序的迭代器合并到了一起。當(dāng)然我們也可以自己合并,但如果我們只是需要利用當(dāng)中的數(shù)據(jù)的話,使用merge操作可以節(jié)省內(nèi)存空間。

到這里內(nèi)容就結(jié)束了,本文和之前的文章基本上列舉完了常用的迭代器用法。當(dāng)然,除了上述講到的內(nèi)容之外,Python當(dāng)中的迭代器還有一些其他的用法,不過相對不太常用,感興趣的同學(xué)可以私下了解。

以上就是淺析Python迭代器的高級用法的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Python迭代器的高級用法的資料請關(guān)注好吧啦網(wǎng)其它相關(guān)文章!

標(biāo)簽: Python 編程
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