python 迭代器和生成器，序列化和反序列化

最新推荐文章于 2024-02-01 10:00:00 发布

原创最新推荐文章于 2024-02-01 10:00:00 发布 · 524 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

python 专栏收录该内容

5 篇文章

订阅专栏

本文探讨了Python中列表生成式、生成器、迭代器的概念及应用，详细讲解了如何使用列表生成式简化代码，生成器节省内存空间，以及迭代器的特性。同时，深入介绍了序列化和反序列化的实现，包括json和pickle模块的使用。

#列表生成式
a = [i*2 for i in range(10)]
print(a) #[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

#生成器 generator  节省空间 不会立刻生成列表 只有在用的时候才会生成
b = (i * 2 for i in range(10))
print(b)  #<generator object <genexpr> at 0x000000000216EE08>   不能直接访问列表中的元素，其实 他也不是列表 ，
#只能通过这种方式去元素  而且他只会保留一个元素 这样节省内存
ele = b.__next__()
print(ele)

print("===========")
for i in b:
    print(i)

print("===========")
def fib(index):
    n,a,b = 0,0,1
    while n < index:
        yield b
        a,b = b,a+b
        # a,b = b,a+b 并不是 先把a = b  然后计算 b = a+b  而是这样 tub=(b,a+b)  a=tub[0],b = tub[1]
        n+=1
    return "这里会返回异常信息"
f = fib(10);

#next 方法到最后没有元素会报异常  只能去异常处理一下
print(f.__next__())

while True:
    try:
        x=next(f)
    except StopIteration as e:
        print("error",e.value)
        break

迭代器

from collections import Iterable
from collections import Iterator
'''
集合类型 list，set ，dict，tuple ，str 
生成式 generator  
这些直接用于for循环的对象都是可迭代对象



可以被next函数调用并不断返回下一个值的对象成为迭代器 Iterator

'''

b = isinstance([],Iterable)
print(b)

b = isinstance((x for x in range(10)),Iterable)
print(b)



b = isinstance([],Iterator)
print(b)

b = isinstance((x for x in range(10)),Iterator)
print(b)

b = isinstance(iter([]),Iterator)
print(b)

序列化和反序列化

import json
import pickle

data = {"name":"zhangsan","age":18}
str = json.dumps(data)
print(str)
data2 = json.loads(str)
print(data2["name"])
print(data2["age"])

def func():
    print("123123")

data = {"name":"zhangsan","age":18,"func":func}
str = pickle.dumps(data)
print(str)
data2 = pickle.loads(str)
print(data2["func"]())