- 前言
- 目标读者
- 非目标读者
- 本书的结构
- 以实践为基础
- 硬件
- 杂谈:个人的一点看法
- Python 术语表
- Python 版本表
- 排版约定
- 使用代码示例
- 第一部分 序幕
- 第 1 章 Python 数据模型
- 第二部分 数据结构
- 第 2 章 序列构成的数组
- 第 3 章 字典和集合
- 第 4 章 文本和字节序列
- 第三部分 把函数视作对象
- 第 5 章 一等函数
- 第 6 章 使用一等函数实现设计模式
- 第 7 章 函数装饰器和闭包
- 第四部分 面向对象惯用法
- 第 8 章 对象引用、可变性和垃圾回收
- 第 9 章 符合 Python 风格的对象
- 第 10 章 序列的修改、散列和切片
- 第 11 章 接口:从协议到抽象基类
- 第 12 章 继承的优缺点
- 第 13 章 正确重载运算符
- 第五部分 控制流程
- 第 14 章 可迭代的对象、迭代器和生成器
- 14.1 Sentence 类第1版:单词序列
- 14.2 可迭代的对象与迭代器的对比
- 14.3 Sentence 类第2版:典型的迭代器
- 14.4 Sentence 类第3版:生成器函数
- 14.5 Sentence 类第4版:惰性实现
- 14.6 Sentence 类第5版:生成器表达式
- 14.7 何时使用生成器表达式
- 14.8 另一个示例:等差数列生成器
- 14.9 标准库中的生成器函数
- 14.10 Python 3.3 中新出现的句法:yield from
- 14.11 可迭代的归约函数
- 14.12 深入分析 iter 函数
- 14.13 案例分析:在数据库转换工具中使用生成器
- 14.14 把生成器当成协程
- 14.15 本章小结
- 14.16 延伸阅读
- 第 15 章 上下文管理器和 else 块
- 第 16 章 协程
- 第 17 章 使用期物处理并发
- 第 18 章 使用 asyncio 包处理并发
- 第六部分 元编程
- 第 19 章 动态属性和特性
- 第 20 章 属性描述符
- 第 21 章 类元编程
- 结语
- 延伸阅读
- 附录 A 辅助脚本
- Python 术语表
- 作者简介
- 关于封面
文章来源于网络收集而来,版权归原创者所有,如有侵权请及时联系!
14.12 深入分析 iter 函数
如前所述,在 Python 中迭代对象 x 时会调用 iter(x)。
可是,iter 函数还有一个鲜为人知的用法:传入两个参数,使用常规的函数或任何可调用的对象创建迭代器。这样使用时,第一个参数必须是可调用的对象,用于不断调用(没有参数),产出各个值;第二个值是哨符,这是个标记值,当可调用的对象返回这个值时,触发迭代器抛出 StopIteration 异常,而不产出哨符。
下述示例展示如何使用 iter 函数掷骰子,直到掷出 1 点为止:14
14需要在这个示例的最前面添加一句:from random import randint。——编者注
>>> def d6(): ... return randint(1, 6) ... >>> d6_iter = iter(d6, 1) >>> d6_iter <callable_iterator object at 0x00000000029BE6A0> >>> for roll in d6_iter: ... print(roll) ... 4 3 6 3
注意,这里的 iter 函数返回一个 callable_iterator 对象。示例中的 for 循环可能运行特别长的时间,不过肯定不会打印 1,因为 1 是哨符。与常规的迭代器一样,这个示例中的 d6_iter 对象一旦耗尽就没用了。如果想重新开始,必须再次调用 iter(...),重新构建迭代器。
内置函数 iter 的文档中有个实用的例子。这段代码逐行读取文件,直到遇到空行或者到达文件末尾为止:
with open('mydata.txt') as fp: for line in iter(fp.readline, '\n'): process_line(line)
结束本章之前,我要举个实用的例子,说明如何使用生成器高效处理大量数据。
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