python之序列去重以及生成器、生成器函数、生成器表达式与迭代器浅谈

时间：2023-01-25 17:07:22

首先要明确序列值类型是否可哈希，因为可哈希的值很简单就可以用　in /not in 写个生成器去判断，如果是不可哈希的就要去转换为可哈希的再用　in/not in 去判断

原地不可变类型（可哈希）：

  • 数字类型：int, float, decimal.Decimal, fractions.Fraction, complex
  • 字符串类型：str, bytes
  • tuple
  • frozenset
  • 布尔类型：True, False
  • None

原地可变类型（不可哈希）：

  • list
  • dict
  • set
举例可哈希序列去重
b=[1,2,3,1,2,5]

def debque1(items):

    result=set()

    for item in items:

        if item not in result:

            yield item

            result.add(item)

print(list(debque1(b))) #[1, 2, 3, 5]
举例不可哈希序列去重
a = [ {'x':1, 'y':2}, {'x':1, 'y':3}, {'x':1, 'y':2}, {'x':2, 'y':4}]

def debque2(items,key=None):

    result=set()

    for item in items:

        val=item if key is None else key(item)

        if val not in result:

            yield item

            result.add(val)

print(list(debque2(a,key=lambda item:(item["x"],item["y"]))))   # [{'x': 1, 'y': 2}, {'x': 1, 'y': 3}, {'x': 2, 'y': 4}]

这方法利用了生成器，科普一下生成器

如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们就可以在循环的过程中不断推算出后续的元素，这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间，所以zai在Python中，就出现了这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator

生成器是迭代器的一种，使用yield返回值函数，每次调用yield会暂停，而可以使用next()函数和send()函数恢复生成器。

要创建一个generator，有很多种方法，第一种方法很简单，只有把一个列表生成式的[]中括号改为（）小括号，就创建一个generator

# 列表生成式

lis = [x*x for x in range(10)]

print(lis)

# 生成器

generator_ex = (x*x for x in range(10))

print(generator_ex)

# 结果：

# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

# <generator object <genexpr> at 0x000002A4CBF9EBA0>

如果要一个个打印出来，可以通过next（）函数获得generator的下一个返回值：

但是一般不这么做，正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象

 生成器函数：也是用def定义的，利用关键字yield一次性返回一个结果，阻塞，重新开始

   生成器表达式：返回一个对象，这个对象只有在需要的时候才产生结果

——生成器函数

为什么叫生成器函数？因为它随着时间的推移生成了一个数值队列。一般的函数在执行完毕之后会返回一个值然后退出，但是生成器函数会自动挂起，然后重新拾起急需执行，他会利用yield关键字关起函数，给调用者返回一个值，同时保留了当前的足够多的状态，可以使函数继续执行，生成器和迭代协议是密切相关的，可迭代的对象都有一个__next__()__成员方法，这个方法要么返回迭代的下一项，要买引起异常结束迭代。

# 函数有了yield之后，函数名+（）就变成了生成器

# return在生成器中代表生成器的中止，直接报错

# next的作用是唤醒并继续执行

# send的作用是唤醒并继续执行，发送一个信息到生成器内部

'''生成器'''

def create_counter(n):

    print("create_counter")

    while True:

        yield n

        print("increment n")

        n +=1

gen = create_counter(2)

print(gen)

print(next(gen))

print(next(gen))

结果：

<generator object create_counter at 0x0000023A1694A938>

create_counter

2

increment n

3

Process finished with exit code 0

yield是一个类似return 的关键字，迭代一次遇到yield的时候就返回yield后面或者右面的值。而且下一次迭代的时候，从上一次迭代遇到的yield后面的代码开始执行

——生成器表达式

生成器表达式来源于迭代和列表解析的组合，生成器和列表解析类似，但是它使用尖括号而不是方括号

>>> # 列表解析生成列表

>>> [ x ** 3 for x in range(5)]

[0, 1, 8, 27, 64]

>>>

>>> # 生成器表达式

>>> (x ** 3 for x in range(5))

<generator object <genexpr> at 0x000000000315F678>

>>> # 两者之间转换

>>> list(x ** 3 for x in range(5))

[0, 1, 8, 27, 64]

－－迭代器（迭代就是循环）

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator

可迭代对象有：

一类是集合数据类型，如list,tuple,dict,set,str等

一类是generator，包括生成器和带yield的generator function

这些可以直接作用于for 循环的对象统称为可迭代对象：Iterable

但是必须可以被next()　函数调用病不断返回下一个值！　的　　可迭代对象，才是迭代器

# 判断下列数据类型是可迭代对象or迭代器

s='hello'     #字符串是可迭代对象，但不是迭代器

l=[1,2,3,4]     #列表是可迭代对象，但不是迭代器

t=(1,2,3)       #元组是可迭代对象，但不是迭代器

d={'a':1}        #字典是可迭代对象，但不是迭代器

set={1,2,3}     #集合是可迭代对象，但不是迭代器

# *************************************

f=open('test.txt') #文件是可迭代对象，是迭代器

可以用isinstance 判断

print(isinstance(s,Iterator))     #判断是不是迭代器

print(isinstance(s,Iterable))       #判断是不是可迭代对象

把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：

>>> isinstance(iter([]), Iterator)

True

>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)

True

Python3的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，例如：

for x in [1, 2, 3, 4, 5]:

    pass

实际上完全等价于

# 首先获得Iterator对象:

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

# 循环:

while True:

    try:

        # 获得下一个值:

        x = next(it)

    except StopIteration:

        # 遇到StopIteration就退出循环

        break

感谢：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/8490822.html

 

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