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    Python——迭代器

    当扫描内存中放不下的数据集时,我们要找到一种惰性获取数据项的方式,即按需一次获取一个数据项。这就是迭代器模式(Iterator pattern)。C/C++这种语言并没有在语法层面直接实现迭代器模式,需要手动实现。python直接内置了迭代器模式。 python2.3中正式引入yield关键字,该关键字用来构建生成器(generator),其作用和迭代器一样。 所有生成器都是迭代器,因为生成器完全实现了迭代器接口。 迭代器用于从集合中取出元素;而生成器用于“凭空”生成元素。 不过在python中,大多数时候把迭代器和生成器视为同一个概念。在python3中,现在range()函数返回的是类似生成器的对象,而不在是列表。

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    【地铁上的设计模式】--行为型模式:迭代器模式

    迭代器模式是一种行为型设计模式,它提供了一种遍历聚合对象中各个元素的方法,而不需要暴露该聚合对象的内部表示。这个模式分离了聚合对象的遍历行为,使得遍历算法能够与聚合对象分离开来,从而可以在不改变聚合对象的情况下定义新的遍历操作。迭代器模式由迭代器接口、具体迭代器类、聚合接口和具体聚合类等组成,其中迭代器接口定义了访问和遍历元素的方法,而聚合接口定义了创建迭代器的方法。迭代器模式的实现可以大大简化遍历聚合对象中元素的代码,同时也可以方便地新增不同类型的迭代器,从而为聚合对象提供不同的遍历行为。

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    Python 迭代器和生成器

    本文介绍了Python迭代器和生成器的概念、用法和示例,以及itertools模块提供的一系列迭代器。生成器是一种特殊的迭代器,内部支持了生成器协议,不需要明确定义__iter__()和next()方法。生成器通过生成器函数产生,生成器函数可以通过常规的def语句来定义,但是不用return返回,而是用yield一次返回一个结果。在Python 2.5中,yield语句变成了yield表达式,可以有一个值。在生成器中,每次调用next()方法,就会返回下一个值。生成器还支持send()方法,用于主动推送一个值。在Python 3.x中,send()方法被移除,可以使用next()方法代替。生成器还支持close()方法,用于关闭生成器,关闭后无法使用send()和next()方法,但可以继续使用__iter__()和__next__()方法。生成器是一种强大的编程工具,可以有效地节省内存和提高代码性能,特别是在处理大量数据时。itertools模块提供了一系列迭代器,包括旋转、组合、笛卡尔积等,可以用于简化复杂的循环和算法。总之,迭代器和生成器是Python中非常重要的概念,可以简化很多繁琐的编程任务,提高代码性能和可读性。

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