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当前位置:郑州千锋IT培训  >  技术干货  >  Python循环应该怎么写?

Python循环应该怎么写?

来源:千锋教育
发布人:xqq
时间: 2023-11-09 01:34:24

说到处理循环,我们习惯使用for,while等,比如依次打印每个列表中的字符:

lis=['I','love','python']

foriinlis:

print(i)

I

love

python

在打印内容字节数较小时,全部载入内存后,再打印,没有问题。可是,如果现在有成千上百万条车辆行驶轨迹,叫你分析出其中每个客户的出行规律,堵车情况等,假如是在单机上处理这件事。

你可能首先要面临,也可能被你忽视,最后代码都写好后,才可能暴露出的一个问题:outofmemory,这在实际项目中经常遇到。

这个问题提醒我们,处理数据时,如何写出高效利用内存的程序,就显得很重要。今天,我们就来探讨如何高效利用内存,节省内存同时还能把事情办好。

其实,Python已经准备好一个模块专门用来处理这件事,它就是itertools模块,这里面几个函数的功能其实很好理解。

我不打算笼统的介绍它们所能实现的功能,而是想分析这些功能背后的实现代码,它们如何做到高效节省内存的,Python内核的贡献者们又是如何写出一手漂亮的代码的,这很有趣,不是吗?

OK,let'sgo.Hopeyouenjoythejourney!

1、拼接元素

itertools中的chain函数实现元素拼接,原型如下,参数*表示个数可变的参数

chain(iterables)

应用如下:

In[33]:list(chain(['I','love'],['python'],['very','much']))

Out[33]:['I','love','python','very','much']

哇,不能再好用了,它有点join的味道,但是比join强,它的重点在于参数都是可迭代的实例。

那么,chain如何实现高效节省内存的呢?chain大概的实现代码如下:

defchain(*iterables):

foritiniterables:

forelementinit:

yieldelement

以上代码不难理解,chain本质返回一个生成器,所以它实际上是一次读入一个元素到内存,所以做到最高效地节省内存。

2、逐个累积

返回列表的累积汇总值,原型:

accumulate(iterable[,func,*,initial=None])

应用如下:

In[36]:list(accumulate([1,2,3,4,5,6],lambdax,y:x*y))

Out[36]:[1,2,6,24,120,720]

accumulate大概的实现代码如下:

defaccumulate(iterable,func=operator.add,*,initial=None):

it=iter(iterable)

total=initial

ifinitialisNone:

try:

total=next(it)

exceptStopIteration:

return

yieldtotal

forelementinit:

total=func(total,element)

yieldtotal

以上代码,你还好吗?与chain简单的yield不同,此处稍微复杂一点,yield有点像return,所以yieldtotal那行直接就返回一个元素,也就是iterable的第一个元素,因为任何时候这个函数返回的第一个元素就是它的第一个。又因为yield返回的是一个generator对象,比如名字gen,所以next(gen)时,代码将会执行到forelementinit:这行,而此时的迭代器it已经指到iterable的第二个元素,OK,相信你懂了!

3、漏斗筛选

它是compress函数,功能类似于漏斗功能,所以我称它为漏斗筛选,原型:

compress(data,selectors)

In[38]:list(compress('abcdefg',[1,1,0,1]))

Out[38]:['a','b','d']

容易看出,compress返回的元素个数等于两个参数中较短的列表长度。

它的大概实现代码:

defcompress(data,selectors):

return(dford,sinzip(data,selectors)ifs)

这个函数非常好用

4、段位筛选

扫描列表,不满足条件处开始往后保留,原型如下:

dropwhile(predicate,iterable)

应用例子:

In[39]:list(dropwhile(lambdax:x<3,[1,0,2,4,1,1,3,5,-5]))

Out[39]:[4,1,1,3,5,-5]

实现它的大概代码如下:

defdropwhile(predicate,iterable):

iteriterable=iter(iterable)

forxiniterable:

ifnotpredicate(x):

yieldx

break

forxiniterable:

yieldx

5、段位筛选2

扫描列表,只要满足条件就从可迭代对象中返回元素,直到不满足条件为止,原型如下:

takewhile(predicate,iterable)

应用例子:

In[43]:list(takewhile(lambdax:x<5,[1,4,6,4,1]))

Out[43]:[1,4]

实现它的大概代码如下:

deftakewhile(predicate,iterable):

forxiniterable:

ifpredicate(x):

yieldx

else:

break#立即返回

6、次品筛选

扫描列表,只要不满足条件都保留,原型如下:

dropwhile(predicate,iterable)

应用例子:

In[40]:list(filterfalse(lambdax:x%2==0,[1,2,3,4,5,6]))

Out[40]:[1,3,5]

实现它的大概代码如下:

defdropwhile(predicate,iterable):

iteriterable=iter(iterable)

forxiniterable:

ifnotpredicate(x):

yieldx

break

forxiniterable:

yieldx

7、切片筛选

Python中的普通切片操作,比如:

lis=[1,3,2,1]

lis[:1]

它们的缺陷还是lis必须全部载入内存,所以更节省内存的操作islice,原型如下:

islice(iterable,start,stop[,step])

应用例子:

In[41]:list(islice('abcdefg',1,4,2))

Out[41]:['b','d']

实现它的大概代码如下:

defislice(iterable,*args):

s=slice(*args)

start,stop,sstep=s.startor0,s.stoporsys.maxsize,s.stepor1

it=iter(range(start,stop,step))

try:

nextnexti=next(it)

exceptStopIteration:

fori,elementinzip(range(start),iterable):

pass

return

try:

fori,elementinenumerate(iterable):

ifi==nexti:

yieldelement

nextnexti=next(it)

exceptStopIteration:

fori,elementinzip(range(i+1,stop),iterable):

pass

巧妙利用生成器迭代结束时会抛出异常StopIteration,做一些边界处理的事情。

8、细胞分裂

tee函数类似于我们熟知的细胞分裂,它能复制原迭代器n个,原型如下:

tee(iterable,n=2)

应用如下,可以看出复制出的两个迭代器是独立的

a=tee([1,4,6,4,1],2)

In[51]:next(a[0])

Out[51]:1

In[52]:next(a[1])

Out[52]:1

实现它的代码大概如下:

deftee(iterable,n=2):

it=iter(iterable)

deques=[collections.deque()foriinrange(n)]

defgen(mydeque):

whileTrue:

ifnotmydeque:

try:

newval=next(it)

exceptStopIteration:

return

fordindeques:

d.append(newval)

yieldmydeque.popleft()

returntuple(gen(d)fordindeques)

tee实现内部使用一个队列类型deques,起初生成空队列,向复制出来的每个队列中添加元素newval,同时yield当前被调用的mydeque中的最左元素。

9、map变体

starmap可以看做是map的变体,它能更加节省内存,同时iterable的元素必须也为可迭代对象,原型如下:

starmap(function,iterable)

应用它:

In[63]:list(starmap(lambdax,y:str(x)+'-'+str(y),[('a',1),('b',2),('c',3)]))

Out[63]:['a-1','b-2','c-3']

starmap的实现细节如下:

defstarmap(function,iterable):

forargsiniterable:

yieldfunction(*args)

10、复制元素

repeat实现复制元素n次,原型如下:

repeat(object[,times])

应用如下:

In[66]:list(repeat(6,3))

Out[66]:[6,6,6]

In[67]:list(repeat([1,2,3],2))

Out[67]:[[1,2,3],[1,2,3]]

它的实现细节大概如下:

defrepeat(object,times=None):

iftimesisNone:#如果times不设置,将一直repeat下去

whileTrue:

yieldobject

else:

foriinrange(times):

yieldobject

11、笛卡尔积

笛卡尔积实现的效果同下:

((x,y)forxinAforyinB)

所以,笛卡尔积的实现效果如下:

In[68]:list(product('ABCD','xy'))

Out[68]:

[('A','x'),

('A','y'),

('B','x'),

('B','y'),

('C','x'),

('C','y'),

('D','x'),

('D','y')]

它的实现细节:

defproduct(*args,repeat=1):

pools=[tuple(pool)forpoolinargs]*repeat

result=[[]]

forpoolinpools:

result=[x+[y]forxinresultforyinpool]

forprodinresult:

yieldtuple(prod)

12、加强版zip

组合值。若可迭代对象的长度未对齐,将根据fillvalue填充缺失值,注意:迭代持续到耗光最长的可迭代对象,效果如下:

In[69]:list(zip_longest('ABCD','xy',fillvalue='-'))

Out[69]:[('A','x'),('B','y'),('C','-'),('D','-')]

它的实现细节:

defzip_longest(*args,fillvalue=None):

iterators=[iter(it)foritinargs]

num_active=len(iterators)

ifnotnum_active:

return

whileTrue:

values=[]

fori,itinenumerate(iterators):

try:

value=next(it)

exceptStopIteration:

num_active-=1

ifnotnum_active:

return

iterators[i]=repeat(fillvalue)

value=fillvalue

values.append(value)

yieldtuple(values)

它里面使用repeat,也就是在可迭代对象的长度未对齐时,根据fillvalue填充缺失值。理解上面代码的关键是迭代器对象(iter),next方法的特殊性:I

n[74]:fori,itinenumerate([iter([1,2,3]),iter(['x','y'])]):

...:print(next(it))

#输出:

1

x

结合这个提示再理解上面代码,就不会吃力。

总结

Python的itertools模块提供的节省内存的高效迭代器,里面实现基本都借助于生成器,所以一方面了解这12个函数所实现的基本功能,同时也能加深对生成器(generator)的理解,为我们写出更加高效、简洁、漂亮的代码打下坚实基础。

以上内容为大家介绍了Python循环应该怎么写?希望对大家有所帮助,如果想要了解更多Python相关知识,请关注IT培训机构:千锋教育。http://www.mobiletrain.org/

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