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python迭代函数系统 python迭代运算

IT技术迭代

Python中的“迭代”详解 迭代器模式：一种惰性获取数据项的方式，即按需一次获取一个数据项 。
所有序列都是可以迭代的 。我们接下来要实现一个 Sentence（句子）类，我们向这个类的构造方法传入包含一些文本的字符串 ， 然后可以逐个单词迭代 。
接下来测试 Sentence 实例能否迭代
序列可以迭代的原因：
iter()
解释器需要迭代对象 x 时，会自动调用iter(x) 。
内置的 iter 函数有以下作用：
由于序列都实现了 __getitem__ 方法 ， 所以都可以迭代 。
可迭代对象：使用内置函数 iter() 可以获取迭代器的对象 。
与迭代器的关系：Python 从可迭代对象中获取迭代器 。
下面用for循环迭代一个字符串，这里字符串 'abc' 是可迭代的对象，用 for 循环迭代时是有生成器，只是 Python 隐藏了 。
如果没有 for 语句，使用 while 循环模拟，要写成下面这样：
Python 内部会处理 for 循环和其他迭代上下文（如列表推导 ， 元组拆包等等）中的 StopIteration 异常 。
标准的迭代器接口有两个方法：
__next__ ：返回下一个可用的元素 ， 如果没有元素了，抛出 StopIteration 异常 。
__iter__ ：返回 self，以便在需要使用可迭代对象的地方使用迭代器，如 for 循环中 。
迭代器：实现了无参数的 __next__ 方法，返回序列中的下一个元素；如果没有元素了，那么抛出 StopIteration 异常 。Python 中的迭代器还实现了 __iter__ 方法，因此迭代器也可以迭代 。
接下来使用迭代器模式实现 Sentence 类：
注意，不要 在 Sentence 类中实现__next__方法，让 Sentence 实例既是可迭代对象，也是自身的迭代器 。
为了“支持多种遍历”，必须能从同一个可迭代的实例中获取多个独立的迭代器，而且各个迭代器要能维护自身的内部状态，因此这一模式正确的实现方式是 ， 每次调用 iter(my_iterable) 都新建一个独立的迭代器 。
所以总结下来就是：
实现相同功能，但却符合 Python 习惯的方式是，用生成器函数代替 SentenceIteror 类 。
只要 Python 函数的定义体中有 yield 关键字 ， 该函数就是生成器函数 。调用生成器函数，就会返回一个生成器对象 。
生成器函数会创建一个生成器对象，包装生成器函数的定义体，把生成器传给 next(...) 函数时，生成器函数会向前 ， 执行函数定义体中的下一个 yield 语句，返回产出的值，并在函数定义体的当前位置暂停，。最终，函数的定义体返回时，外层的生成器对象会抛出 StopIteration 异常，这一点与迭代器协议一致 。
如今这一版 Sentence 类相较之前简短多了，但是还不够慵懒 。惰性 ，是如今人们认为最好的特质 。惰性实现是指尽可能延后生成值，这样做能节省内存，或许还能避免做无用的处理 。
目前实现的几版 Sentence 类都不具有惰性 ， 因为__init__ 方法急迫的构建好了文本中的单词列表，然后将其绑定到 self.words 属性上 。这样就得处理整个文本，列表使用的内存量可能与文本本身一样多（或许更多 ， 取决于文本中有多少非单词字符） 。
re.finditer函数是re.findall 函数的惰性版本，返回的是一个生成器，按需生成 re.MatchObject 实例 。我们可以使用这个函数来让 Sentence 类变得懒惰，即只在需要时才生成下一个单词 。
标准库提供了很多生成器函数，有用于逐行迭代纯文本文件的对象，还有出色的 os.walk 函数等等 。本节专注于通用的函数：参数为任意的可迭代对象，返回值是生成器，用于生成选中的、计算出的和重新排列的元素 。
第一组是用于 过滤 的生成器函数：从输入的可迭代对象中产出元素的子集，而且不修改元素本身 。这种函数大多数都接受一个断言参数(predicate)，这个参数是个 布尔函数 ， 有一个参数，会应用到输入中的每个元素上，用于判断元素是否包含在输出中 。
以下为这些函数的演示：
第二组是用于映射的生成器函数：在输入的单个/多个可迭代对象中的各个元素上做计算，然后返回结果 。
以下为这些函数的用法：
第三组是用于合并的生成器函数，这些函数都可以从输入的多个可迭代对象中产出元素 。
以下为演示：
第四组是从一个元素中产出多个值 ， 扩展输入的可迭代对象 。
以下为演示：
第五组生成器函数用于产出输入的可迭代对象中的全部元素，不过会以某种方式重新排列 。
下面的函数都接受一个可迭代的对象，然后返回单个结果，这种函数叫“归约函数”，“合拢函数”或“累加函数” ， 其实，这些内置函数都可以用 functools.reduce 函数实现，但内置更加方便，而且还有一些优点 。
参考教程：
《流畅的python》 P330 - 363
在python中iteritems()函数是什么看函数名是迭代输出字典的键值对 。
for k,v in dict.iteritems():
print k,v
是迭代器函数 。可以在for循环内使用，单独使用的方法：
iter = dict.iteritems()
iter.next()
来获得键值对 。
Python中迭代器(Iterator)？generator都输出生成一个iterator对象 ， 再由iterator遍历出元素 。迭代器就是逐个以“下一个”的形式返回元素的函数 。
比如range(10)是生成器,生成一个显示为"range(0,10)"的迭代器对象，可以进一步由for等遍历输出0,1，2,3..10
又比如对于遍历字典的iter(d)都是生成器函数
都在不同的层面，无所谓好坏...生成器产生不同的迭代器 ， 迭代器直接产生元素，适合各自情况的就用...
有必要区分generator生成器函数(对象)和generator expression生成器表达式
比如：
range()生成器函数
for i in range(10)生成器表达式
[i 1 for i in range(10)]对生成器表达式的"列表分解"
另 ， 贴图中由于断章取义，这里的“生成器自身”应该是有特指某个生成器，而不是所有生成器的共性
Python3 - 排列组合的迭代 遍历一个序列中元素的所有可能的排列或组合 。
itertools模块提供python迭代函数系统了三个函数来解决这类问题 。其中一个是itertools.permutations()python迭代函数系统， 它接受一个序列并产生一个元组序列python迭代函数系统，每个元组由序列中所有元素的一个可能排列组成python迭代函数系统，即通过打乱序列中元素排列顺序生成一个元组，比如：
如果想得到指定长度的所有排列，你可以传递一个可选的长度参数 。比如：
使用itertools.combinations()可得到输入序列中元素的所有的组合 。比如：
对于combinations()来讲，元素的顺序已经不重要了，即组合 ('a', 'b') 与 ('b', 'a') 其实是一样的 ， 最终只会输出其中一个 。
在计算组合的时候，一旦元素被选取就会从候选中剔除掉(比如如果元素’a’已经被选取了，那么接下来就不会再考虑它了) 。而函数itertools.combinations_with_replacement()允许同一个元素被选择多次，比如：
尽管手动可以实现排列组合算法 ， 但是这样做比较麻烦，当遇到有些复杂的迭代问题时，可以先去看看itertools模块是否能实现 ， 很有可能会在里面找到解决方案！
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