Hướng dẫn how do you make a python function iterable? - làm thế nào để bạn làm cho một chức năng python có thể lặp lại?

Tôi đã viết một bài viết trước đây về giao thức Iterator cung cấp năng lượng cho các vòng lặp Python, ____54. Một điều tôi rời khỏi bài viết đó là làm thế nào để tạo ra các trình lặp của riêng bạn.how to make your own iterators.

Trong bài viết này, tôi sẽ thảo luận về lý do tại sao bạn muốn tạo ra các trình lặp của riêng mình và sau đó chỉ cho bạn cách làm như vậy.

Người lặp là gì?

Đầu tiên, hãy để nhanh chóng giải quyết những gì một người lặp là gì. Để giải thích chi tiết hơn nhiều, hãy xem xét xem vòng lặp của tôi nói chuyện tốt hơn hoặc đọc bài viết dựa trên cuộc nói chuyện.

Một điều đó là bất cứ điều gì bạn có thể lặp lại.iterable is anything you’re able to loop over.

Một iterator là đối tượng thực hiện lặp lại thực tế.iterator is the object that does the actual iterating.

Bạn có thể nhận được một trình lặp từ bất kỳ điều gì có thể sử dụng bằng cách gọi chức năng

>>> from itertools import repeat
>>> lots_of_fours = repeat(4, times=100_000_000)

1
2
3

>>> favorite_numbers = [6, 57, 4, 7, 68, 95]
>>> iter(favorite_numbers)
<list_iterator object at 0x7fe8e5623160>

Bạn có thể sử dụng chức năng

>>> from itertools import repeat
>>> lots_of_fours = repeat(4, times=100_000_000)

>>> from itertools import repeat
>>> lots_of_fours = repeat(4, times=100_000_000)

1
2
3
4
5
6

>>> favorite_numbers = [6, 57, 4, 7, 68, 95]
>>> my_iterator = iter(favorite_numbers)
>>> next(my_iterator)
6
>>> next(my_iterator)
57

Có một quy tắc nữa về các trình lặp lại làm cho mọi thứ trở nên thú vị: iterators cũng là người lặp lại và máy lặp của họ là chính họ. Tôi giải thích hậu quả của điều đó đầy đủ hơn trong cuộc nói chuyện tốt hơn mà tôi đã đề cập ở trên.iterators are also iterables and their iterator is themselves. I explain the consequences of that more fully in that Loop Better talk I mentioned above.

Tại sao tạo ra một người lặp?

Tererators cho phép bạn tạo ra một sự khác biệt tính toán các mục của nó khi nó đi. Điều đó có nghĩa là bạn có thể làm cho các đồ lặp lười biếng, trong đó họ không xác định mục tiếp theo của họ là gì cho đến khi bạn hỏi họ.lazy, in that they don’t determine what their next item is until you ask them for it.

Sử dụng trình lặp thay vì danh sách, bộ hoặc cấu trúc dữ liệu khác đôi khi có thể cho phép chúng tôi lưu bộ nhớ. Ví dụ: chúng ta có thể sử dụng

>>> from itertools import repeat
>>> lots_of_fours = repeat(4, times=100_000_000)

1
2

>>> from itertools import repeat
>>> lots_of_fours = repeat(4, times=100_000_000)

Trình lặp này chiếm 56 byte bộ nhớ trên máy của tôi:

1
2
3

>>> favorite_numbers = [6, 57, 4, 7, 68, 95]
>>> iter(favorite_numbers)
<list_iterator object at 0x7fe8e5623160>

Bạn có thể sử dụng chức năng

>>> from itertools import repeat
>>> lots_of_fours = repeat(4, times=100_000_000)

>>> from itertools import repeat
>>> lots_of_fours = repeat(4, times=100_000_000)

1
2
3
4
5
6

>>> favorite_numbers = [6, 57, 4, 7, 68, 95]
>>> my_iterator = iter(favorite_numbers)
>>> next(my_iterator)
6
>>> next(my_iterator)
57

Có một quy tắc nữa về các trình lặp lại làm cho mọi thứ trở nên thú vị: iterators cũng là người lặp lại và máy lặp của họ là chính họ. Tôi giải thích hậu quả của điều đó đầy đủ hơn trong cuộc nói chuyện tốt hơn mà tôi đã đề cập ở trên.

1
2

>>> from itertools import repeat
>>> lots_of_fours = repeat(4, times=100_000_000)

Trình lặp này chiếm 56 byte bộ nhớ trên máy của tôi:

>>> import sys
>>> sys.getsizeof(lots_of_fours)
56

Một danh sách tương đương 100 triệu ____ 59 59 chiếm nhiều megabyte bộ nhớ:iterators have abilities that other iterables don’t. For example, the laziness of iterators can be used to make iterables that have an unknown length. In fact, you can even make infinitely long iterators.

________số 8

>>> lots_of_fours = [4] * 100_000_000
>>> import sys
>>> sys.getsizeof(lots_of_fours)
800000064

>>> favorite_numbers = [6, 57, 4, 7, 68, 95]
>>> iter(favorite_numbers)
<list_iterator object at 0x7fe8e5623160>

Các đối tượng tệp trong Python được thực hiện dưới dạng lặp. Khi bạn lặp qua một tệp, dữ liệu được đọc vào bộ nhớ một dòng tại một thời điểm. Thay vào đó, nếu chúng ta sử dụng phương thức 1 2 3 1 để lưu trữ tất cả các dòng trong bộ nhớ, chúng ta có thể hết bộ nhớ hệ thống.

Vì vậy, các trình lặp có thể lưu bộ nhớ của chúng tôi, nhưng đôi khi có thể tiết kiệm thời gian cho chúng tôi.

Ngoài ra, các trình lặp có khả năng mà các phép lặp khác don don. Ví dụ, sự lười biếng của các trình lặp có thể được sử dụng để làm cho các vòng lặp có độ dài không xác định. Trong thực tế, bạn thậm chí có thể tạo ra các trình lặp dài vô hạn.

Ví dụ, tiện ích

1
2
3

1
2
3

>>> favorite_numbers = [6, 57, 4, 7, 68, 95]
>>> iter(favorite_numbers)
<list_iterator object at 0x7fe8e5623160>

>>> favorite_numbers = [6, 57, 4, 7, 68, 95]
>>> iter(favorite_numbers)
<list_iterator object at 0x7fe8e5623160>

Đối tượng

1
2
3

Làm một trình lặp: Cách hướng đối tượng

1
2
3

Ở đây, một trình lặp được thực hiện bằng một lớp:

>>> favorite_numbers = [6, 57, 4, 7, 68, 95]
>>> iter(favorite_numbers)
<list_iterator object at 0x7fe8e5623160>

1
2
3
4

1
2
3
4

1
2
3

>>> favorite_numbers = [6, 57, 4, 7, 68, 95]
>>> iter(favorite_numbers)
<list_iterator object at 0x7fe8e5623160>

Lớp này có trình khởi tạo khởi tạo số hiện tại của chúng tôi thành

1
2
3

1
2
3

1
2
3

1
2
3

1
2
3

Ở đây, một trình lặp được thực hiện bằng một lớp:

>>> favorite_numbers = [6, 57, 4, 7, 68, 95]
>>> iter(favorite_numbers)
<list_iterator object at 0x7fe8e5623160>

>>> favorite_numbers = [6, 57, 4, 7, 68, 95]
>>> iter(favorite_numbers)
<list_iterator object at 0x7fe8e5623160>

Lớp này có trình khởi tạo khởi tạo số hiện tại của chúng tôi thành

1
2
3

1
2
3

1
2
3

1
2
3

Máy phát điện: Cách dễ dàng để tạo ra một iterator

Những cách dễ nhất để tạo ra các trình lặp của chúng ta trong Python là tạo ra một máy phát điện.

Có hai cách để tạo ra các máy phát điện trong Python.

Đưa ra danh sách các số này:

1
2
3
4
5
6

1
2
3
4
5
6

Chúng ta có thể tạo ra một trình tạo sẽ cung cấp cho chúng ta tất cả các hình vuông của những con số này như thế này:

>>> favorite_numbers = [6, 57, 4, 7, 68, 95]
>>> iter(favorite_numbers)
<list_iterator object at 0x7fe8e5623160>

1
2
3
4
5
6

Hoặc chúng ta có thể làm cho cùng một trình tạo như thế này:

1
2
3
4
5
6

1
2
3
4
5
6

Chúng ta có thể tạo ra một trình tạo sẽ cung cấp cho chúng ta tất cả các hình vuông của những con số này như thế này:generator function and the second one is called a generator expression.

>>> favorite_numbers = [6, 57, 4, 7, 68, 95]
>>> iter(favorite_numbers)
<list_iterator object at 0x7fe8e5623160>

1
2
3
4
5
6

1
2
3
4
5
6

Cái đầu tiên được gọi là hàm máy phát và mô hình thứ hai được gọi là biểu thức máy phát.

• Cả hai đối tượng máy phát này hoạt động theo cùng một cách. Cả hai đều có một loại

  1
  2
  3
  4
  

  9 và họ là cả hai lần lặp lại cung cấp bình phương của các số trong danh sách số của chúng tôi.generator, also called a generator object, is an iterator whose type is

  1
  2
  3
  4
  

  9

• 1
  2
  3
  4
  5
  6
  

  generator function is a special syntax that allows us to make a function which returns a generator object when we call it

• 1
  2
  3
  4
  5
  6
  

  9generator expression is a comprehension-like syntax that allows you to create a generator object inline

Chúng tôi sẽ nói về cả hai cách tiếp cận này để tạo ra một máy phát điện, nhưng trước tiên, hãy để nói về thuật ngữ.

Từ Gener Trình tạo trực tuyến được sử dụng theo một vài cách trong Python:

Một trình tạo, còn được gọi là đối tượng máy phát, là một trình lặp có loại là

1
2
3
4

Hàm trình tạo là một cú pháp đặc biệt cho phép chúng ta tạo một hàm trả về đối tượng Trình tạo khi chúng ta gọi nó

Chức năng máy phát điệngenerator function, meaning it will return a generator object when called. That generator object can be looped over to execute it until a

>>> lots_of_fours = [4] * 100_000_000
>>> import sys
>>> sys.getsizeof(lots_of_fours)
800000064

>>> lots_of_fours = [4] * 100_000_000
>>> import sys
>>> sys.getsizeof(lots_of_fours)
800000064

>>> favorite_numbers = [6, 57, 4, 7, 68, 95]
>>> iter(favorite_numbers)
<list_iterator object at 0x7fe8e5623160>

>>> favorite_numbers = [6, 57, 4, 7, 68, 95]
>>> my_iterator = iter(favorite_numbers)
>>> next(my_iterator)
6
>>> next(my_iterator)
57

>>> favorite_numbers = [6, 57, 4, 7, 68, 95]
>>> iter(favorite_numbers)
<list_iterator object at 0x7fe8e5623160>

1
2
3
4
5
6

Hoặc chúng ta có thể làm cho cùng một trình tạo như thế này:

>>> favorite_numbers = [6, 57, 4, 7, 68, 95]
>>> iter(favorite_numbers)
<list_iterator object at 0x7fe8e5623160>

1
2
3
4
5
6

Hoặc chúng ta có thể làm cho cùng một trình tạo như thế này:

1
2
3
4
5
6

Cả hai đối tượng máy phát này hoạt động theo cùng một cách. Cả hai đều có một loại

1
2
3
4

1 2 3 4 5 6

1
2
3
4
5
6

Chúng tôi sẽ nói về cả hai cách tiếp cận này để tạo ra một máy phát điện, nhưng trước tiên, hãy để nói về thuật ngữ.

>>> favorite_numbers = [6, 57, 4, 7, 68, 95]
>>> iter(favorite_numbers)
<list_iterator object at 0x7fe8e5623160>

1
2
3
4
5
6

Hoặc chúng ta có thể làm cho cùng một trình tạo như thế này:

>>> favorite_numbers = [6, 57, 4, 7, 68, 95]
>>> iter(favorite_numbers)
<list_iterator object at 0x7fe8e5623160>

1
2
3
4
5
6

Hoặc chúng ta có thể làm cho cùng một trình tạo như thế này:generator expression gives us a generator object back:

1
2
3
4
5
6

1
2
3
4
5
6

Cái đầu tiên được gọi là hàm máy phát và mô hình thứ hai được gọi là biểu thức máy phát.

1
2
3
4

1
2
3
4
5
6

1
2
3
4
5
6

1
2
3
4
5
6

1
2
3
4
5
6

Cái đầu tiên được gọi là hàm máy phát và mô hình thứ hai được gọi là biểu thức máy phát.we can’t use a generator expression for our previous example (our example that re-implements

1
2
3

Cả hai đối tượng máy phát này hoạt động theo cùng một cách. Cả hai đều có một loại 1 2 3 4 9 và họ là cả hai lần lặp lại cung cấp bình phương của các số trong danh sách số của chúng tôi.

1
2
3
4
5
6

1
2
3
4
5
6

Chúng tôi sẽ nói về cả hai cách tiếp cận này để tạo ra một máy phát điện, nhưng trước tiên, hãy để nói về thuật ngữ.

Từ Gener Trình tạo trực tuyến được sử dụng theo một vài cách trong Python:

Một trình tạo, còn được gọi là đối tượng máy phát, là một trình lặp có loại là

1
2
3
4

Vì vậy, những gì là cách tốt nhất để làm một người lặp?

Để tạo một trình lặp, bạn có thể tạo một lớp Iterator, hàm trình tạo hoặc biểu thức trình tạo. Cách nào là cách tốt nhất mặc dù?

Biểu thức của máy phát rất cô đọng, nhưng chúng không linh hoạt như các chức năng của máy phát. Các hàm của máy phát là linh hoạt, nhưng nếu bạn cần gắn các phương thức hoặc thuộc tính bổ sung vào đối tượng iterator của mình, bạn có thể cần phải chuyển sang sử dụng lớp Iterator.very succinct, but they’re not nearly as flexible as generator functions. Generator functions are flexible, but if you need to attach extra methods or attributes to your iterator object, you’ll probably need to switch to using an iterator class.

Tôi đã khuyên bạn nên tiếp cận với các biểu thức của Trình tạo giống như cách bạn tiếp cận với sự hiểu biết trong danh sách. Nếu bạn đang thực hiện một thao tác ánh xạ hoặc lọc đơn giản, biểu thức máy phát là một giải pháp tuyệt vời. Nếu bạn làm điều gì đó tinh vi hơn một chút, bạn có thể cần một chức năng máy phát.mapping or filtering operation, a generator expression is a great solution. If you’re doing something a bit more sophisticated, you’ll likely need a generator function.

Tôi đã khuyên bạn nên sử dụng các chức năng của máy phát giống như cách bạn sử dụng các vòng lặp

>>> from itertools import repeat
>>> lots_of_fours = repeat(4, times=100_000_000)

>>> favorite_numbers = [6, 57, 4, 7, 68, 95]
>>> iter(favorite_numbers)
<list_iterator object at 0x7fe8e5623160>

>>> lots_of_fours = [4] * 100_000_000
>>> import sys
>>> sys.getsizeof(lots_of_fours)
800000064

Và tôi nói rằng bạn hầu như không bao giờ nên tạo một lớp Iterator. Nếu bạn thấy bạn cần một lớp Iterator, hãy thử viết một hàm trình tạo thực hiện những gì bạn cần và xem cách so sánh với lớp Iterator của bạn.almost never create an iterator class. If you find you need an iterator class, try to write a generator function that does what you need and see how it compares to your iterator class.

Máy phát điện cũng có thể giúp khi thực hiện lặp lại

Bạn có thể thấy các lớp học Iterator trong tự nhiên, nhưng hiếm khi có cơ hội tốt để tự viết.

Mặc dù nó rất hiếm khi tạo ra lớp Iterator của riêng bạn, nhưng nó không phải là bất thường để tạo ra lớp học của riêng bạn. Và các lớp ITerable yêu cầu một phương thức

1
2
3

1
2
3

Ví dụ, ở đây, một điều đáng tin cậy cung cấp tọa độ X-Y:

1
2
3
4
5
6

>>> from itertools import repeat
>>> lots_of_fours = repeat(4, times=100_000_000)

Lưu ý rằng lớp

>>> favorite_numbers = [6, 57, 4, 7, 68, 95]
>>> iter(favorite_numbers)
<list_iterator object at 0x7fe8e5623160>

1
2
3

1
2
3

Chúng tôi đã bị mắc kẹt

>>> lots_of_fours = [4] * 100_000_000
>>> import sys
>>> sys.getsizeof(lots_of_fours)
800000064

1
2
3

>>> favorite_numbers = [6, 57, 4, 7, 68, 95]
>>> iter(favorite_numbers)
<list_iterator object at 0x7fe8e5623160>

1
2
3
4
5
6

>>> from itertools import repeat
>>> lots_of_fours = repeat(4, times=100_000_000)

Lưu ý rằng lớp

>>> favorite_numbers = [6, 57, 4, 7, 68, 95]
>>> iter(favorite_numbers)
<list_iterator object at 0x7fe8e5623160>

1
2
3

Chúng tôi đã bị mắc kẹt >>> lots_of_fours = [4] * 100_000_000 >>> import sys >>> sys.getsizeof(lots_of_fours) 800000064 1 trong 1 2 3 8 của chúng tôi để biến nó thành một hàm máy phát và bây giờ lớp >>> favorite_numbers = [6, 57, 4, 7, 68, 95] >>> iter(favorite_numbers) <list_iterator object at 0x7fe8e5623160> 09 của chúng tôi có thể được lặp lại, giống như bất kỳ điều gì khác.

>>> from itertools import repeat
>>> lots_of_fours = repeat(4, times=100_000_000)

Các chức năng của máy phát điện là một sự phù hợp tự nhiên để tạo các phương thức

1
2
3

Máy phát điện là cách để tạo ra các trình lặp lạihow to create your own iterator, think of generator functions and generator expressions.

Từ điển là cách điển hình để tạo ánh xạ trong Python. Các chức năng là cách điển hình để tạo một đối tượng có thể gọi được trong Python. Tương tự như vậy, máy phát điện là cách điển hình để tạo ra một trình lặp trong Python.

Vì vậy, khi bạn nghĩ rằng, nó chắc chắn sẽ rất tốt khi thực hiện một sự khác biệt khi tính toán mọi thứ khi nó lặp đi lặp lại, anh ấy nghĩ về các phép lặp.

Và khi bạn đang xem xét cách tạo trình lặp của riêng bạn, hãy nghĩ về các hàm tạo và biểu thức máy phát.

Một chức năng có thể lặp lại trong Python là gì?

Điều gì có thể hiểu được với ví dụ trong Python?

Điều gì là có thể sử dụng cho Loop Python?

Python có phải là một điều không thể xảy ra không?