迭代器与生成器

迭代器：

1.序列

>>> atuple=[1,2,3,4]

>>> i=iter(atuple)

>>> while True:

try:

j=i.next()

print j

except StopIteration:

break

2.字典

>>> legends={('Poe','author'):(1809,1849,1976),

('Gaudi','architect'):(1852,1906,1987),

('Freud','psychoamalyst'):(1856,1939,1990)}

>>> for eachLegend in legends:

print 'Name:%s\t Occupation:%s' %eachLegend

print 'Birth:%s\t Deatch:%s\t Album:%s\n'  %legends[eachLegend]

3.文件

for line in myFile：或for line in myFile.readlines()

4.在可变对象的迭代中，不要修改对象的值

创建迭代器：iter（obj）将检查obj是否是序列

一个实现了__iter__()和next（）方法的类就可以创建迭代器

5.列表解析，生成的就是可迭代的列表

[expr for iter_var in iterable]

如：>>> [x*2 for x in range(6)]

[0, 2, 4, 6, 8, 10]

map（func，iter（））：对列表成员运用一个操作

map（lambda x:x*2,range(6)）等效于[x*2 for x in range(6)]

可见列表解析是可以取代map和lambda的，而且效率更高

升级加过滤条件：[expr for iter_var in iterable if  cond_expr]

奇数：[ x for x in seq if x%2]

文件中单词计数：len（[word for line in f for word in line.split()]）

（[word for line in f for word in line.split()]）将返回单词列表，len返回列表长度即单词个数

文件非空白字符的个数：sum([len(word) for line in f for word in line.split()])

生成器：

迭代器是一次生成所有数据，用来创建整个列表，生成器每次只创建一个条目，然后暂停代码执行，稍后恢复，对于处理大数据使用生成器更能优化内存。

1.生成器格式：

列表解析：

[expr for iter_var in iterable if cond_expr]

生成器表达式：

(expr for iter_var in iterable if cond_expr)

2.文件

sum(len(word) for line in f for word in line.split())

用生成器代替迭代器会节省内存，提高执行效率

3.交叉配对

rows=[1,2,3,17]

def cols():

    yield 56

    yield 2

    yield 1

pair_product=((i,j) for i in rows for j in cols())

for pair in pair_product:

print pair

3.遍历文件中的每行，找出最长的行

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方法一：

第一种写法无法区分文件中的空行和文件结束，因为readline都将返回控制符传

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coding:utf-8

def longestLine():

f=open('F:\\traces.txt','r')

longest=0

while True:

linelen=len(f.readline().strip()) #去除结尾的换行符

if not linelen:

break

if linelen>longest:

longest=linelen

f.close()

return longest

if __name__=="__main__":

print longestLine()

-----------------------------------------------------------------------------------

方法二：readlines（）读取所有行的列表

----------------------------------------------------------------------------------

#coding:utf-8

def longestLine():

f=open('F:\\write.txt','r')

longest=0

alline=f.readlines()

f.close()#可以很快释放f对象给其他对象使用，但是对于大数据一次读取所有内容会占用较大内存

for line in alline:

linelen=len(line.strip())

if linelen>longest:

longest=linelen

return longest

if __name__=='__main__':

print longestLine()

-------------------------------------------------------------

方法三：使用迭代器

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#coding:utf-8

def longestLine():

f=open('F:\\write.txt','r')

longest=0

allLines=[x.strip() for x in f.readlines()]

f.close()

for line in allLines:

linelen=len(line)

if linelen>longest:

longest=linelen

return longest

if __name__=='__main__':

print longestLine()

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方法四：迭代器优化代码

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#coding:utf-8

def longestLine():

f=open('F:\\write.txt','r')

longline=max([len(x.strip()) for x in f.readlines()])

f.close()

return longline

if __name__=='__main__':

print longestLine()

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方法五：使用生成器

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#coding:utf-8

def longestLine():

f=open('F:\\write.txt','r')

longline=max((len(x.strip()) for x in f.readlines()))

f.close()

return longline

if __name__=='__main__':

print longestLine()