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生成器和迭代器,深浅拷贝

时间:2018-10-05 17:15:59      阅读:192      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:调用   vat   很多   数字   set   fibonacci   import   aaa   例子   

一、迭代器

对于Python 列表的 for 循环,他的内部原理:查看下一个元素是否存在,如果存在,则取出,如果不存在,则报异常 StopIteration。(python内部对异常已处理)

class listiterator(object)
 |  Methods defined here:
 |  
 |  __getattribute__(...)
 |      x.__getattribute__(name) <==> x.name
 |  
 |  __iter__(...)
 |      x.__iter__() <==> iter(x)
 |  
 |  __length_hint__(...)
 |      Private method returning an estimate of len(list(it)).
 |  
 |  next(...)
 |      x.next() -> the next value, or raise StopIteration

listiterator

 

二、生成器

通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器(Generator)。

要创建一个generator,有很多种方法。第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个generator,或者生成器内部基于yield创建,即:对于生成器只有使用时才创建,从而不避免内存浪费

 

所以,我们创建了一个generator后,基本上永远不会调用next()方法,而是通过for循环来迭代它。

generator非常强大。如果推算的算法比较复杂,用类似列表生成式的for循环无法实现的时候,还可以用函数来实现。

比如,著名的斐波拉契数列(Fibonacci),除第一个和第二个数外,任意一个数都可由前两个数相加得到:

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

 

三,深浅拷贝

当进行修改时,想要保留原来的数据和修改后的数据,而在python中深浅拷贝是不一样的,特别是在数字字符串和集合在修改时差异:

在修改数据时:对于数字字符串,在内存中重新新建一份数据,集合则是修改内存中的同一份数据

对于list,tuple,dict,set中的元素,若想要进行拷贝以后的修改的话最好进行深拷贝比较不容易出错,否则还是很容易出错的。

Python中,对象的赋值,拷贝(深/浅拷贝)之间是有差异的,如果使用的时候不注意,就可能产生意外的结果

其实这个是由于共享内存导致的结果

拷贝:原则上就是把数据分离出来,复制其数据,并以后修改互不影响。

先看 一个非拷贝的例子

=赋值:数据完全共享(=赋值是在内存中指向同一个对象,如果是可变(mutable)类型,比如列表,修改其中一个,另一个必定改变

如果是不可变类型(immutable),比如字符串,修改了其中一个,另一个并不会变

浅拷贝:数据半共享(复制其数据独立内存存放,但是只拷贝成功第一层)

l1 = [1,2,3,[11,22,33]]
l2 = l1.copy()
print(l2) #[1,2,3,[11,22,33]]
l2[3][2]=aaa
print(l1) #[1, 2, 3, [11, 22, ‘aaa‘]]
print(l2) #[1, 2, 3, [11, 22, ‘aaa‘]]
l1[0]= 0
print(l1) #[0, 2, 3, [11, 22, ‘aaa‘]]
print(l2) #[1, 2, 3, [11, 22, ‘aaa‘]]
print(id(l1)==id(l2)) #Flase

比较一下l2与l1的内存地址:False,说明,l2在内存中已经独立出一部分复制了l1的数据,但是只是浅拷贝,第二层的数据并没有拷贝成功,而是指向了l1中的第二层数据的内存地址,所以共享内存‘相当于‘’等号赋值’‘,所以就会有l2中第二层数据发生变化,l1中第二层数据也发生变化

如图,这就是浅拷贝的原理,l2拷贝l1的时候只拷贝了他的第一层,也就是在其他内存中重新创建了l1的第一层数据,但是l2无法拷贝l1的第二层数据,也就是列表中的列表,所以他就只能指向l1中的第二层数据

由此,当修改l1中第二层数据的时候,浅拷贝l1的l2中的第二层数据也随之发生改变

深拷贝:数据完全不共享(复制其数据完完全全放独立的一个内存,完全拷贝,数据不共享)

 深拷贝就是完完全全复制了一份,且数据不会互相影响,因为内存不共享。

深拷贝的方法有

导入模块

import copy
l1 = [1, 2, 3, [11, 22, 33]]
# l2 = copy.copy(l1)  浅拷贝
l2 = copy.deepcopy(l1)
print(l1,>>>,l2)
l2[3][0] = 1111
print(l1,">>>",l2)

由此可见深拷贝就是数据完完全全独立拷贝出来一份。不会由原先数据变动而变动

 

生成器和迭代器,深浅拷贝

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原文地址:https://www.cnblogs.com/pythonlearing/p/9745081.html

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