Python3学习笔记 | 十六、Python的语句与语法-迭代器和解析（1）
Python3学习笔记 | 十六、Python的语句与语法-迭代器和解析（1）
一、迭代器
1、初探
之前章节中，我们看到for语句可以Python任何序列类型，包括列表、元祖以及字符串。如下所示：
>>> for i in [1,2,3]:print(i,end=' ')
...
1 2 3
>>> for i in (1,2,3):print(i,end=' ')
...
1 2 3
>>> for i in '123':print(i,end=' ')
...
1 2 3下面我们继续看文件迭代器、手动迭代（iter, next）、其它内置类型迭代器。
2、文件迭代器
回忆一下之前章节，文件访问方式有如下：
.read(): 一次性读取全部内容。
.readline(): 一次读取一行。
.readlines(): 生成列表，每一行是每个元素。
.next(): 跟readline()差不多，但读取完之后报错。 next()报错，为StopIteration。在Python中任何这类对象都认为是可迭代的。在Python里迭代工具（比如for）会调用next()来获取数据，并以StopIteration来确认何时离开。
for line in open(<filename>):
print(line, end = '')因为每个元素在最后包涵\n（换行符），因此print函数结尾需要取消结尾中的换行。
注： 尽量不要使用readlines()函数，因为这个会一次性的把所有内容读取到内存里（转换为列表），运行速度会比较慢。最好使用readline或者迭代文件方法。
3、手动迭代
为了支持手动迭代代码，Python支持next()函数，它会自动读取next()函数。next(X)等同于X.next()。
f = open(<filename>)
next(f)这个会从第一行开始读取内容。
从技术角度来讲，迭代协议里，当使用for函数进行迭代时，会传递给iter内置函数，以便可迭代对象中获取迭代器。返回的对象有需要有next()方法。
>>> L = [1,2,3]
>>> i = iter(L)
>>> next(i)
1
>>> next(i)
2
>>> next(i)
3
>>> next(i)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration对于文件来说，不需要转换成iter类型的这一步：
>>> file = open(r'C:\Test\test.txt')
>>> file is iter(file)
True因为文件对象就是自己的迭代器，但列表，元祖，字符串等就不是了。
>>> str = '123' ; list = [1,2,3] ; tuple = (1,2,3)
>>> str is iter(str)
False
>>> list is iter(list)
False
>>> tuple is iter(tuple)
False4、其他内置类型迭代器
除了文件以及像列表这样的实际的序列外，其它类型也有其适用的迭代器。例如，遍历字典键的经典方法是明确地获取其键的列表。
>>> dict = {'a': 1 ,'b' : 2 ,'c' : 3}
>>> for key in dict.keys() :
... print(key,dict[key])
...
a 1
b 2
c 3二、列表解析
1、初探
遍历列表时，使用for循环来修饰它：
>>> list = [1,2,3]
>>> for i in range(len(list)) :
... list[i] += 10
...
>>> list
[11, 12, 13]这个是有效的，但不是“最佳实践”。我们可以使用产生所需结果列表的一个单个表达式来完成上面循环：
>>> list = [1,2,3]
>>> list = [i + 10 for i in list]
>>> list
[11, 12, 13]2、列表解析基础知识
从之前的例子开始分析：list1 = [i + 10 for i in list1]
这个先是运算 [i + 10 for i in list1]之后，再把此赋值给list1。我们来看里面是如何运算：
先是对list1进行迭代，每次把单个值符给i，再进行i + 10，成为新列表的单个元素。这个相当于：
tmp = []
for i in list1:
tmp.append(i+10)
list1 = tmp可以认为是倒过来的for循环语句。
3、在文件上使用列表解析
>>> file = open(r'C:\Test\test.txt').readlines()
>>> file
['DoraEmon\n', 'Daxiong\n', 'JingXiang']在这里发现，每行最后都会有\n换行符，这个时候我们可以使用列表解析来进行去除换行符的操作。
>>> file = [line.strip() for line in file]
>>> file
['DoraEmon', 'Daxiong', 'JingXiang']或更简单
>>> file = [line.strip() for line in open(r'C:\Test\test.txt')]还可以进行更多操作：
>>> file = [line.strip().upper() for line in open(r'C:\Test\test.txt')]
>>> file
['DORAEMON', 'DAXIONG', 'JINGXIANG']4、扩展的列表解析语法
扩展语法是在循环基础上，添加了条件：
>>> file = [line.strip().upper() for line in open(r'C:\Test\test.txt') if line[0] !='J']
>>> file
['DORAEMON', 'DAXIONG']在这里，发现添加 if line[0] != J’的时候，不显示以 “ J “ 开头的行。
>>> [x+y for x in [1,2,3] for y in [10,20,30]]
[11, 21, 31, 12, 22, 32, 13, 23, 33]我们会发现第二个for循环算是嵌套在第一个for循环。
三、其他迭代环境
map也可用在迭代中：
>>> list(map(str.upper, open(r'C:\Test\test.txt')))
['DORAEMON\n', 'DAXIONG\n', 'JINGXIANG']map函数是把后面的可迭代的每个值当作前面的参数传入。在Python3开始正式引入map，之前版本，python2.7也可以使用，但map可以直接返回列表，不需要使用list函数进行转换。后续章节中会继续讲解。上面的可以如下解释：
>>> tmp = []
>>> for line in open(r'C:\Test\test.txt'):
... tmp.append(str.upper(line))
...
>>> tmp
['DORAEMON\n', 'DAXIONG\n', 'JINGXIANG']相应的，也有sorted，会对迭代对象进行排序后生成列表。
>>> sorted(open(r'C:\Test\test.txt'))
['Daxiong\n', 'DoraEmon\n', 'JingXiang']enumerate也会对迭代对象进行运算后，生成可迭代对象。
>>> list(enumerate(open(r'C:\Test\test.txt')))
[(0, 'DoraEmon\n'), (1, 'Daxiong\n'), (2, 'JingXiang')]enumerate就是在原有的顺序中添加序列号。除了这些，还有filter与reduce方法，这些再后续章节讲解用法。
>>> list(filter(bool,open(r'C:\Test\test.txt')))
['DoraEmon\n', 'Daxiong\n', 'JingXiang']
>>> import operator,functools
>>> functools.reduce(operator.add,open(r'C:\Test\test.txt'))
'DoraEmon\nDaxiong\nJingXiang'sum、any、all、max、min也可使用迭代器。
any() 函数用于判断给定的可迭代参数 iterable 是否全部为 False，则返回 False，如果有一个为 True，则返回 True。元素除了是 0、空、FALSE 外都算 TRUE。
all() 函数用于判断给定的可迭代参数 iterable 中的所有元素是否都为 TRUE，如果是返回 True，否则返回 False。元素除了是 0、空、None、False 外都算 True。
>>> sum((1,2,3)),sum([4,5,6])
(6, 15)
>>> any([1,[],'True']), all([1,[],'True'])
(True, False)
>>> max([2,3,1]),min([2,3,1])
(3, 1)list, tuple, join 都是可以对可迭代对象进行操作后输出：
>>> list(open(r'C:\Test\test.txt')),tuple(open(r'C:\Test\test.txt')),'**'.join(open(r'C:\Test\test.txt'))
(['DoraEmon\n', 'Daxiong\n', 'JingXiang'], ('DoraEmon\n', 'Daxiong\n', 'JingXiang'), 'DoraEmon\n**Daxiong\n**JingXiang')四、Python3中新的迭代环境
从Python3.x开始，更注重迭代。在Python2.x里，很多函数生成的是列表方式：
>>> zip('abc','123')
[('a', '1'), ('b', '2'), ('c', '3')]但在Python3.x开始是变成可迭代的特定对象：
>>> zip('abc','123')
<zip object at 0x102295148>
>>> list(zip('abc','123'))
[('a', '1'), ('b', '2'), ('c', '3')]Python 3.x的这种方式，会延迟计算，在提取内容的时候计算结果。这样会节省内存空间，不需要提前计算后放进内存里。迭代对象，当迭代完成之后，不能再次读取。
>>> a = list(zip('abc','123'))
>>> for i in a: print(i, end=' ')
...
('a', '1') ('b', '2') ('c', '3') >>>
>>> for i in a: print(i, end=' ')
...
>>>1、range
range从Python3.x开始变为迭代器。 Python 2.x:
>>> range(5)
[0, 1, 2, 3, 4]Python 3.x:
>>> range(5)
range(0, 5)所以，在Python 3.x要是需要生成一个有序列表，需要再次转换：
>>> list(range(5))
[0, 1, 2, 3, 4]但也可以像列表一样使用：
>>> range(5)[1]
1
>>> range(5)[-1]
4注：range可继续使用。
>>> r = range(7)
>>> for i in r :
... print(i,end = ' ')
...
0 1 2 3 4 5 6 >>>
>>> for i in r :
... print(i,end = ' ')
...
0 1 2 3 4 5 6 >>>2、map、zip和filter
在Python3.x里，map、zip和filter也是使用迭代器来节约内存开销。但与range不同，使用一次之后，就不能再次使用。
>>> M = map(abs,(-1,3,7))
>>> list(M)
[1, 3, 7]
>>> list(M)
[]
>>> Z = zip((1,2,3),('a','b','c'))
>>> list(Z)
[(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
>>> list(Z)
[]
>>> F = filter(bool,(1,'','True'))
>>> list(F)
[1, 'True']
>>> list(F)
[]map() 函数会根据提供的函数对指定序列做映射。第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表。
zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的对象，这样做的好处是节约了不少的内存。我们可以使用 list() 转换来输出列表。如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用 * 号操作符，可以将元组解压为列表。
filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象，如果要转换为列表，可以使用 list() 来转换。该接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。
五、多个迭代器 vs 单个迭代器
之前看到的range，可以同时使用多个迭代器。这个叫range有着多个迭代器。可以进行索引。但其它的，只能迭代一次。
后续章节会看到各种迭代器，而且会说明如何生成两种迭代器。
六、字典视图迭代器
字典视图迭代器，与其它多个迭代器相似（在Python2.x里还是使用列表）
>>> dict = {'a':1,'b':2,'C':3}
>>> dict.keys()
dict_keys(['a', 'b', 'C'])
>>> dict.values()
dict_values([1, 2, 3])
>>> dict.items()
dict_items([('a', 1), ('b', 2), ('C', 3)])在这里，迭代器都算是多个迭代器（Python3.4为基准）
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