[编程经验] Python 生成器、迭代器和 yield 语句摘要
今天要分享的内容是Python的生成器、迭代器与yield语句。主要包括什么是生成器,如何定义一个生成器,如何调用生成器包含的元素。迭代器也是一样的,最后介绍yield语句,以及它和生成器有什么关系,这是本文的重点。
[* ! *] 理解本文需要一定的基础,需要了解Python列表的定义,基本操作,字典,元组,字符串的概念。Python中for循环的语法结构,以及需要知道
if __name__ =="__main__":
的作用是什么?
1. 迭代
首先来看一下迭代的定义:
如果给定一个列表list或元组tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration)。
用人话说一遍就是给一个列表或者元组,把里面的元素挨个看看都是啥,且只看一遍,就叫做迭代。下面写个简单的栗子。首先定义一个list_a,然后通过for循环遍历每一个元素,并打印出list_a中的每一个元素(图1),这就是对list_a迭代的过程。
迭代器的定义:
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)。
一般来说迭代器都是可以迭代的。
图1
刚才介绍的是对Python中列表的迭代,那么对于其他对象是不是也可以迭代呢?怎么来判断一个对象是不是可迭代的呢?我们可以利用collections模块中的Iterable函数来判断一个对象是不是可迭代的。比如:
分别定义列表,元组,字符串,字典,整数5种数据类型a,b,c,d,e,然后分别判断是否可迭代,见图2。结果可以看到除了整数不可迭代外,其他4种数据类型都是可迭代的。
图2
2. 列表生成式
顾名思义,列表生成式就是用来自动创建一个列表表达式。使用列表生成式来创建列表的一个好处是可以简化代码,使代码美观,减少工作量。
举个简单的栗子,我们定义一个列表,name_list,然后利用列表生成式,将name_list中的大写字母全部变为小写字母。其中
[name.lower() for name in name_list]
就是列表生成式,首先定义对象的某种运算,然后定义一个for循环来遍历对象。
图3
3. 生成器
列表生成式一般用于列表不是特别长,占用内存比较小的情况,如果数据量很大,生成器是比列表生成式更好的选择。在Python中,一边进行某种运算,一遍进行循环的机制称为生成器(Generator)。定义一个生成器有一种很简单的方法,就是把列表生成式中的[ ]改为( )即可。还是刚才的栗子,我们把生成器对象打印一下,看到
<generator object <genexpr> at 0x00000000038FF828>
lower_name_list是一个generator object,生成器对象。
图4
然后介绍一下怎么查看这个生成器对象中有哪些元素?对于生成器对象来说,使用生成器的next()方法来输出每一个对象。Next()的意思就是下一个,就好像是next()对生成器说,来吧,下一个,生成器就把下一个元素吐出来了,知道生成器中没有可迭代的对象的时候,就会抛出StopIteration异常(图5)。
图5
接下来我们学习另外一种输出生成器中元素的方法,就是用for循环来迭代生成器中的元素(图6)。这是因为生成器是一种可迭代的对象,所以可以使用for循环来遍历。
>>> isinstance(lower_name_list1,Iterable)
>>> True
图6
4. yield语句
接下来就到了我们今天的重点要介绍的东西,这里必须强行安利一波,yield很有用很有用,最好能熟练掌握。然后为什么这么说呢?这个我要扯一会儿深度学习,我们说的机器学习,或者深度学习,其中非常重要的一个环节就是读取数据,就是把数据读进来然后交给我们的模型去训练,去学习。那么问题来了,给你一个100万张图片,或者1G的文本数据,你怎么来读数据?传统的方法在求解机器学习算法的时候,大部分是使用批梯度下降法(Batch Gradient Descent),一般是一次性把数据都读进来,然后整体做梯度下降。但是现在是大数据时代了,数据量一般都很大,如果一次读进来,内存肯定不够用,如果是GPU,同样显存也不够用。所以就有了后来的mini-batch 梯度下降,到底有多mini呢,通常远远小于全部数据量,这个数字就是我们在训练模型的时候取得batchsize的大小。意思就是从一个很大的数据集里面,每次只取很小的一部分数据集,然后遍历整个数据集。
这个思想和Python的yield语句极为吻合,所以我强烈推荐大家掌握yield语句。下面我们开始yield语句的学习。
首先来看一下Python官方文档中,对yield的解释。
The yield statement is only used when defining a generator function, and is only used in the body of the generator function. Using a yield statement in a functiondefinition is sufficient to cause that definition to create a generatorfunction instead of a normal function.
意思是:yiled语句仅在定义一个生成器函数的时候使用,并且在生成器函数的函数体里面使用。在函数定义中使用yield语句之后,这个函数就不是一般的函数,而是生成器函数。
When a generator function is called, it returns an iterator known as a generator iterator, or more commonly, a generator. The body of the generator function is executed by calling the generator’s next() method repeatedly until it raises an exception.
当我们调用生成器函数的时候,将会返回一个生成器。我们通过调用生成器的next()方法来执行生成器函数,直到抛出异常。
When a yield statement is executed, the state of the generator is frozen and the value of expression_list is returned to next()‘s caller. By “frozen” we mean that alllocal state is retained, including the current bindings of local variables, the instruction pointer, and the internal evaluation stack: enough information is saved so that the next time next() is invoked, the function can proceed exactly as if the yield statement were just another external call.
当执行yield语句的时候,生成器对象是被冻结的,执行的结果只有next()方法所返回的list。冻结的意思是除了next()方法可以返回一个列表以外,其他的变量都不会执行。
把这段文档简单理解一下就是我们可以通过定义一个包含yield语句的函数,来定义一个生成器函数。这个生成器函数可以通过next()方法来执行。
下面我们举个具体的栗子,来看一下yield的执行原理。
首先我们定义了两个函数,yield_test()和yield_test2(),第一个函数是用return来返回输出值,第二个函数用yield来返回。这样做是为了反映return和yield的区别,也是为了体现包含yield语句函数的不同之处。为什么要做这个比较呢,说白了,yield语句其实也是返回一个值,只不过这个返回方式不太寻常,它是以生成器函数的形式返回,所以我们对比一下和return的区别,看看哪里不一样。
# - * -coding:utf-8 - * -
defyield_test():
list_a = range(5)
list_b = []
for i in list_a:
list_b.append(i * i)
return list_b
defyield_test2():
list_a = range(5)
for i in list_a:
yield i * i
if __name__ =="__main__":
results = yield_test()
results2 = yield_test2()
print("The results is:", results)
print("The type of results is: ",type(results))
print("The results2 is: ",results2)
print("The type of results2 is:", type(results2))
result_list = []
for x in results2:
result_list.append(x)
print("The result_list is:",result_list)
下面是程序输出结果
"""
('The results is:', [0, 1, 4, 9, 16])
('The type of results is: ', <type 'list'>)
('The results2is: ', <generator object yield_test2 at 0x00000000040F6630>)
('The type of results2 is: ', <type 'generator'>)
('The result_list is:', [0, 1, 4, 9, 16])
"""
今天的内容比较多,这些东西我大概花了很久,断断续续的才学会了(恩,其实我特别笨,但是我相信勤能补拙)。今天这个是比较全面的一个介绍,我大概花了4个小时写完,希望能通过今天的分享,给大家带来一点启发!
参考文献
[1] https://docs.python.org/2/reference/simple_stmts.html#the-yield-statement
[2] http://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000
本文为作者原创,如有雷同,必然是别人抄我的。
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print dir; print bytes; print xA; print xB; main Printf函数通过F#的反射机制和.NET的ToString方法来解析“%A”模式,适用于任何类型的值,也可以通过F#中的print_any和print_to_string函数来完成类似的功能。值和函数(Values and Functions) 在F#中函数也是值,F#处理它们的语法也是类似的。 let n = 10let add a b = a + blet addFour = add 4let result = addFour n printfn "result = %i" result 可以看到定义值n和函数add的语法很类似,只不过add还有两个参数。对于add来说a + b的值自动作为其返回值,也就是说在F#中我们不需要显式地为函数定义返回值。对于函数addFour来说,它定义在add的基础上,它只向add传递了一个参数,这样对于不同的参数addFour将返回不同的值。考虑数学中的函数概念,F(x, y) = x + y,G(y) = F(4, y),实际上G(y) = 4 + y,G也是一个函数,它接收一个参数,这个地方是不是很类似?这种只向函数传递部分参数的特性称为函数的柯里化(curried function)。 当然对某些函数来说,传递部分参数是无意义的,此时需要强制提供所有参数,可是将参数括起来,将它们转换为元组(tuple)。下面的例子将不能编译通过: let sub(a, b) = a - blet subFour = sub 4 必须为sub提供两个参数,如sub(4, 5),这样就很像C#中的方法调用了。 对于这两种方式来说,前者具有更高的灵活性,一般可优先考虑。 如果函数的计算过程中需要定义一些中间值,我们应当将这些行进行缩进: let halfWay a b = let dif = b - a let mid = dif / 2 mid + a 需要注意的是,缩进时要用空格而不是Tab,如果你不想每次都按几次空格键,可以在VS中设置,将Tab字符自动转换为空格;虽然缩进的字符数没有限制,但一般建议用4个空格。而且此时一定要用在文件开头添加#light指令。作用域(Scope)作用域是编程语言中的一个重要的概念,它表示在何处可以访问(使用)一个标识符或类型。所有标识符,不管是函数还是值,其作用域都从其声明处开始,结束自其所处的代码块。对于一个处于最顶层的标识符而言,一旦为其赋值,它的值就不能修改或重定义了。标识符在定义之后才能使用,这意味着在定义过程中不能使用自身的值。 let defineMessage = let message = "Help me" print_endline message // error 对于在函数内部定义的标识符,一般而言,它们的作用域会到函数的结束处。 但可使用let关键字重定义它们,有时这会很有用,对于某些函数来说,计算过程涉及多个中间值,因为值是不可修改的,所以我们就需要定义多个标识符,这就要求我们去维护这些标识符的名称,其实是没必要的,这时可以使用重定义标识符。但这并不同于可以修改标识符的值。你甚至可以修改标识符的类型,但F#仍能确保类型安全。所谓类型安全,其基本意义是F#会避免对值的错误操作,比如我们不能像对待字符串那样对待整数。这个跟C#也是类似的。 let changeType = let x = 1 let x = "change me" let x = x + 1 print_string x 在本例的函数中,第一行和第二行都没问题,第三行就有问题了,在重定义x的时候,赋给它的值是x + 1,而x是字符串,与1相加在F#中是非法的。 另外,如果在嵌套函数中重定义标识符就更有趣了。 let printMessages = let message = "fun value" printfn "%s" message; let innerFun = let message = "inner fun value" printfn "%s" message innerFun printfn "%s" message printMessages 打印结果: fun value inner fun valuefun value 最后一次不是inner fun value,因为在innerFun仅仅将值重新绑定而不是赋值,其有效范围仅仅在innerFun内部。递归(Recursion)递归是编程中的一个极为重要的概念,它表示函数通过自身进行定义,亦即在定义处调用自身。在FP中常用于表达命令式编程的循环。很多人认为使用递归表示的算法要比循环更易理解。 使用rec关键字进行递归函数的定义。看下面的计算阶乘的函数: let rec factorial x = match x with | x when x < 0 -> failwith "value must be greater than or equal to 0" | 0 -> 1 | x -> x * factorial(x - 1) 这里使用了模式匹配(F#的一个很棒的特性),其C#版本为: public static long Factorial(int n) { if (n < 0) { throw new ArgumentOutOfRangeException("value must be greater than or equal to 0"); } if (n == 0) { return 1; } return n * Factorial (n - 1); } 递归在解决阶乘、Fibonacci数列这样的问题时尤为适合。但使用的时候要当心,可能会写出不能终止的递归。匿名函数(Anonymous Function) 定义函数的时候F#提供了第二种方式:使用关键字fun。有时我们没必要给函数起名,这种函数就是所谓的匿名函数,有时称为lambda函数,这也是C#3.0的一个新特性。比如有的函数仅仅作为一个参数传给另一个函数,通常就不需要起名。在后面的“列表”一节中你会看到这样的例子。除了fun,我们还可以使用function关键字定义匿名函数,它们的区别在于后者可以使用模式匹配(本文后面将做介绍)特性。看下面的例子: let x = (fun x y -> x + y) 1 2let x1 = (function x -> function y -> x + y) 1 2let x2 = (function (x, y) -> x + y) (1, 2) 我们可优先考虑fun,因为它更为紧凑,在F#类库中你能看到很多这样的例子。 注意:本文中的代码均在F# 1.9.4.17版本下编写,在F# CTP 1.9.6.0版本下可能不能通过编译。 F#系列随笔索引页面