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Python自动化运维之7、生成器、迭代器、列表解析、迭代器表达式

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迭代器和生成器

1、迭代器

迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退，不过这也没什么，因为人们很少在迭代途中往后退。另外，迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素，而在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合，比如几个G的文件

特点：

  1. 访问者不需要关心迭代器内部的结构，仅需通过next()方法不断去取下一个内容
  2. 不能随机访问集合中的某个值 ，只能从头到尾依次访问
  3. 访问到一半时不能往回退
  4. 便于循环比较大的数据集合，节省内存
  5. next()就相当于调用__next__()，for也是

iterable(可迭代)对象
支持每次返回自己所包含的一个成员的对象
对象实现了__iter__方法
(1)序列类型，如 str,list,tuple,set
(2)非序列类型，如 dict, file
(3)用户自定义的一些包含了__iter__()或__getitem__()方法的类

for循环可用于任何可迭代对象
for循环开始时，会通过迭代协议传递给iter()内置函数，从而能够从可迭代对象中获得一个迭代器，返回的对象含有需要的next()方法 

>>> a = iter([1,2,3,4,5])

>>> a

<list_iterator object at 0x101402630>

>>> a.__next__()

1

>>> a.__next__()

2

>>> a.__next__()

3

>>> a.__next__()

4

>>> a.__next__()

5

>>> a.__next__()

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

StopIteration

或者 

>>> l1 = [1,2,3,4,5]

>>> l2 = l1.__iter__()

>>> type(l2)

<class 'list_iterator'>

>>> next(l2)

1

>>> next(l2)

2

>>> next(l2)

3

>>> next(l2)

4

>>> next(l2)

5

>>> next(l2)

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

StopIteration

2、生成器

一个函数调用时返回一个迭代器，那这个函数就叫做生成器（generator）；如果函数中包含yield语法，那这个函数就会变成生成器；能够用next()调用或for循环使用 

def func():

    yield 1

    yield 2

    yield 3

    yield 4

上述代码中：func是函数称为生成器，当执行此函数func()时会得到一个迭代器。 

>>> temp = func()

>>> temp.__next__()

1

>>> temp.__next__()

2

>>> temp.__next__()

3

>>> temp.__next__()

4

>>> temp.__next__()

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

StopIteration

一些例子： 

#示例：使用yield函数生成器，能够用next()调用或for循环使用

>>> def genNum(x):

   ....:     y = 0

   ....:     while y <= x:

   ....:         yield y

   ....:         y += 1

   ....:         

>>> g1 = genNum(5)

>>> next(g1)

0

>>> for i in g1:

   ....:     print i

   ....:

1

2

3

4

5

#示例：求1到10的平方，可以使用列表解析或者生成器，也可以是用yield

>>> def genNum(n):

   ....:     i = 1

   ....:     while i <= 10:

   ....:         yield i ** 2

   ....:         i += 1

   ....:         

>>> g1 = genNum(5)

>>> for i in g1:

   ....:     print i

   ....:

1

4

9

16

25

36

49

64

81

100

利用生成器自定义range 

 def nrange(num):

    temp = -1

    while True:

        temp = temp + 1

        if temp >= num:

            return

        else:

            yield temp

列表解析和生成器表达式:

列表解析

列表解析是python迭代机制的一种应用，它常用于实现创建新的列表，因此要放置于[]中

语法：
[expression for iter_var in iterable]
[expression for iter_var in iterable if condition_expression] 

示例1：

>>> l1 = [1,2,3,4,5]

>>> l2 = [x ** 2 for x in l1]

>>> print(l2)

[1, 4, 9, 16, 25]

示例2：

>>> l3 = [ x ** 2 for x in l1 if x >= 3 ]

>>> print(l3)

[9, 16, 25]

示例3：

>>> l5 = [ (i ** 2)/2 for i in range(1,11) ]

>>> print(l5)

[0, 2, 4, 8, 12, 18, 24, 32, 40, 50]

示例4：

>>> import os

>>> help(os.listdir)

>>> filelist1 = os.listdir('/var/log/')

>>> s1 = 'hello.log'

>>> s1.endswith('.log')

>>> True

>>> s2 = 'hello'

>>> s2.endswith('.log')

>>> False

>>> help(str.endswith)

>>> filelist2 = [ i for i in filelist1 if i.endswith('.log') ]

>>> print(filelist2)

['yum.log', 'anaconda.yum.log', 'dracut.log', 'anaconda.ifcfg.log', 'anaconda.program.log', 'anaconda.log', 'anaconda.storage.log', 'boot.log']

>>> filelist3 = [ i for i in os.listdir('/var/log/') if i.endswith('.log') ]

>>> print(filelist3)

['yum.log', 'anaconda.yum.log', 'dracut.log', 'anaconda.ifcfg.log', 'anaconda.program.log', 'anaconda.log', 'anaconda.storage.log', 'boot.log']

示例5：

>>> l1 = ['x','y','z']

>>> l2 = [1,2,3]

>>> l3 = [ (i,j) for i in l1 for j in l2 ]

>>> print(l3)

[('x', 1), ('x', 2), ('x', 3), ('y', 1), ('y', 2), ('y', 3), ('z', 1), ('z', 2), ('z', 3)]

示例6：

>>> l1 = ['x','y','z']

>>> l2 = [1,2,3]

>>> l3 = [ (i,j) for i in l1 for j in l2 if j != 1 ]

>>> print(l3)

[('x', 2), ('x', 3), ('y', 2), ('y', 3), ('z', 2), ('z', 3)]

生成器表达式

生成器表达式并不真正创建数字列表，而是返回一个生成器对象，此对象在每次计算出一个条目后，把这个条目“产生”(yield)出来
生成器表达式使用了"惰性计算"或称作"延迟求值"的机制
序列过长，并且每次只需要获取一个元素时，应当考虑使用生成器表达式而不是列表解析
生成器表达式与python 2.4引入

语法：
(expr for iter_var in iterable)
(expr for iter_var in iterable if condition_expr) 

示例1：

>>> g1 = ( i**2 for i in range(1,11))

>>> next(g1)

1

>>> next(g1)

4

示例2：

>>> for j in ( i**2 for i in range(1,11) ): print(j/2)

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