Question

要说明应用迭代工具的能力，让我们来看一些高级用例。一旦你了解了列表解析、生成器和其他的迭代工具，就知道模拟众多的Python的函数式内置工具既直接又很有益。

例如，我们已经看到了内置的zip和map函数如何组合可迭代对象和映射函数。使用多个序列参数，map以与zip配对元素相同的方式，把函数映射到取自每个序列的元素。

尽管它们用于不同的目的，如果你研究这些示例足够长的时间，可能会注意到zip结果和执行map的函数参数之间的一种关系，下面的例子可以说明这种关系。

编写自己的map(func,...)

尽管map和zip内置函数快速而方便，总是可以在自己的代码中模拟它们。例如，在上一章中，我们看到一个函数针对单个的序列参数来模拟map内置函数。针对多个序列的时候，也并不会费太多工夫就可以像内置函数那样操作。

这个版本很大程度上依赖于特殊的*args参数传递语法。它收集多个序列（实际上，是可迭代对象）参数，将其作为zip参数解包以便组合，然后成对的zip结果解包作为参数以便传入到函数。也就是说，我们在使用这样的一个事实，zip是map中的一个基本的嵌套操作。最后的测试代码对一个序列和两个序列都应用了这个函数，以产生这一输入（我们可以用内置的map得到同样的输出）。

然而，实际上，前面的版本展示了经典的列表解析模式，在一个for循环中构建操作结果的一个列表。我们可以更精简地编写自己的map，作为单行列表解析的对等体。

当这段代码运行的时候，结果与前面相同，但是，这段代码更加精炼并且可能运行的更快（关于性能的更多讨论，参见本章后面的“对迭代的各种方法进行计时”一节）。之前的mymap版本一次性构建结果列表，并且对于较大的列表来说，这可能浪费内存。既然我们知道了生成器函数和表达式，重新编码这两种替代方案来根据需求产生结果是很容易的。

这些版本产生同样的结果，但是返回设计用来支持迭代协议的生成器。第一个版本每次yield一个结果，第二个版本返回一个生成器表达式的结果来做同样的事情。如果我们把它们包含到一个list调用中迫使它们一次生成所有的值，它们会产生同样的结果。

这里并没有做什么实际工作，直到list调用迫使生成器运行，通过激活迭代协议而进行。生成器由这些函数自身返回，也由它们所使用的Python 3.0式的zip内置函数返回，根据需要产生结果。

编写自己的zip(...)和map(None,...)

当然，目前给出的示例中的很多魔力在于，它们使用zip内置函数来配对来自多个序列的参数。我们也注意到，我们的map近似版确实是模拟了Python 3.0的map的行为，它们从最短的序列的长度处截断，并且，当长度不同的时候，它们不支持补充结果的思路，这就像Python 2.X中带有一个None参数的map所做的一样：

使用迭代工具，我们可以编写近似版来模拟截断的zip和Python 2.6的补充的map，这些其实在代码上近乎是相同的：

这里编写的函数可以在任何类型的可迭代对象上运行，因为它们通过list内置函数来运行自己的参数以迫使结果生成（例如，文件像参数一样工作，此外，序列像字符串一样）。注意这里的all和any内置函数的使用，如果一个可迭代对象中的所有或任何元素为True（或者对等的为非空），它们分别返回True。当列表中的任何或所有参数在删除后变成了空，这些内置函数将用来停止循环。

还要注意Python 3.0的keyword-only参数pad，和Python 2.6的map不同，我们的版本将允许指定任何补充的对象（如果你使用Python 2.6，使用一个**kargs形式来支持这一选项，参见第18章了解详细内容）。当这些函数运行的时候，打印出如下的结果——一个zip和两个补充的map。

这些函数不能够用于列表解析转换，因为它们的循环太具体了。然而，和前面一样，既然我们的zip和map近似版构建并返回列表，用yield将它们转换为生成器以便它们每个都是每次返回结果中的一项，这还是很容易做到的。结果和前面的相同，但是，我们需要再次使用list来迫使该生成器产生其值以供显示。

最后，这里是我们的zip和map模拟器的替代实现——下面的版本不是使用pop方法从列表中删除参数，而是通过计算最小和最大参数长度来完成其工作。有了这些长度，很容易编写嵌套的列表解析来遍历参数索引范围。

由于这些代码使用len和索引，它们假设参数是序列或类似的，而不是任意的可迭代对象。这里，外围的解析遍历参数索引范围，内部的解析（传递到元组）遍历传入的序列以并列地提取参数。当它们运行时，结果和前面相同。

更有趣的是，生成器和迭代器似乎在这个例子中泛滥。传递给min和max的参数是生成器表达式，它在嵌套的解析开始迭代之前运行完成。此外，嵌套的列表解析使用了两个层级的延迟计算——Python 3.0的range内置函数是一个可迭代对象，就像生成器表达式参数对元组。

实际上，这里没有产生结果，直到列表解析的方括号要求放入到结果列表中的值——它们迫使解析和生成器运行。为了把这些函数自身转换为生成器而不是列表构建器，使用圆括号而不是方括号。zip的例子如下所示。

在这个例子中，它用一个list调用来激活生成器和迭代器以产生它们自己的结果。自己体验这些来了解更多内容。进一步开发替代的编码留作一个建议练习（参见下面的“为什么你会留意：单次迭代”来了解这样的一个选项）。

为什么你会留意：单次迭代

在第14章，我们看到了一些内置函数（如map）如何只支持一个单个的便利，并且在发生之后为空，我提过会给出一个示例展示这在实际中是如何变得微妙而重要的。现在，已经学习了关于迭代话题的许多内容，我可以兑现这个承诺了。考虑本章的zip模拟示例的更优替代代码，该示例从Python手册中的一个例子改编而来。

由于这段代码使用iter和next，它对任何类型的可迭代对象都有效。注意，当这个参数的迭代器之一用尽时，没有任何理由捕获由这个解析内的next(i t)来引发的StopIteration——允许它传递会终止这个生成器函数，并且与一条return语句具有相同的效果。如果至少传递了一个参数的话，while iters:对于循环来说足够了，并且，避免了无限循环（列表解析将总是返回一个空的列表）：

这段代码在Python 2.6中也工作得很好，如下所示：

但是，在Python 3.0下，它陷入了一个无限循环中并失效，因为Python 3.0的map返回一个单次可迭代对象，而不是像Python 2.6中那样的一个列表。在Python 3.0中，只要我们在循环中运行了一次列表解析，iters将会永远为空（并且res将会是[]）。为了使其在Python 3.0下正常工作，我们需要使用list内置函数来创建一个支持多次迭代的对象：

自己运行并跟踪其操作。这里要记住的是：在Python 3.0中把map调用放入到list调用中不仅是为了显示。