Python核心编程----条件和循环

8.1  if 语句

8.11  迭代器和iter()函数

        根本上说，迭代器就是有一个next()方法的对象，而不是通过索引来计数。当你或者一个循环机制需要下一个项时，调用迭代器的next()方法就可以获得它。条目全部取出后，会引发一个StopIteration异常。

        不过，迭代器也有一些限制。不能向后移动，不能回到开始，也不能复制一个迭代器。若需要再次或者同时迭代同个对象，你只能创建另一个迭代器对象。

        reversed()内建函数将返回一个反序访问的迭代器。any()  all() 两个内建函数返回如果迭代器中某个/ 所有条目为真，则返回真。

使用迭代器

>>> tuple1 = ('x', 'y', 'z')>>> i = iter(tuple1)>>> i.next()'x'>>> i.next()'y'>>> i.next()'z'>>> i.next()Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>StopIteration

字典和文件是另外两个可迭代的python数据类型，字典的迭代器会遍历它的键（key）。

>>> legends = { ('Poe', 'author'): (1809, 1849, 1976), ('Gaudi', 'architect'): (1852, 1906, 1... 987), ('Freud', 'psychanalyst'): (1856, 1939, 1990) }>>> for eachLegend in legends:...     print 'Name: %s\tOccupation: %s' % eachLegend...     print '  Birth: %s\tDeath: %s\tAlbum: %s\n' % legends[eachLegend]Name: PoeOccupation: author  Birth: 1809Death: 1849Album: 1976Name: FreudOccupation: psychanalyst  Birth: 1856Death: 1939Album: 1990Name: GaudiOccupation: architect  Birth: 1852Death: 1906Album: 1987

另外，python还引进了三个新的内建字典方法来定义迭代。 dict.iterkeys()   dict.itervalues()   dict.iteritems()

文件对象生成的迭代器会自动调用readline()方法。这样，循环就可以访问文本文件的所有行。

>>> f = open('/root/mypython/5-4.py')>>> for line in f:...     print line#!/usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-year = int(raw_input('Please input a year: '))if year%4==0 and year%100!=0:    print '1'elif year % 4 == 0 and year % 400 == 0:    print '1'else:    print '0'

8.11.5 可变对象和迭代器

        一个序列的迭代器只是记录你当前到达第多少个元素，所以如果在迭代时改变了元素，更新会立即反应到所迭代的条目上。

        在迭代字典的键时，绝对不能改变这个字典。使用字典的keys()方法是可以的，因为keys()方法返回一个独立于字典的列表。而迭代器是于实际对象绑定在一起的。

>>> d1 = { 'a': 1, 'b': 2, 'c': 3 }>>> for eachKey in d1:...     print eachKey, d1[eachKey]...     del d1[eachKey]a 1Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>RuntimeError: dictionary changed size during iterationdictionary changed size during iteration

8.11.6  创建迭代器

iter(obj)

iter(func, sentinel)

若传递一个参数给iter(),它会判断是否参数是一个序列，若是，根据索引从0 一直迭代到序列结束。另一个创建迭代器的方法是使用类，一个实现了 __iter__() 和 next()方法的类可以作为迭代器使用。

若传递两个参数，会重复调用func， 知道迭代器的下个值为sentinel。

8.12  列表解析

[ expr   for   iter_var   in    iterable ]

>>> [ x ** 2 for x in range(6) ][0, 1, 4, 9, 16, 25]

[ expr   for   iter_var   in   iterable   if   cond_expr ]

>>> [ x for x in range(20) if x % 2 ][1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]

矩阵

>>> [ (x+1, y+1) for x in range(3) for y in range(5) ][(1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5), (2, 1), (2, 2), (2, 3), (2, 4), (2, 5), (3, 1), (3, 2), (3, 3), (3, 4), (3, 5)]

8.13  生成器表达式

      生成器是一个特定的函数，允许返回一个值，然后“暂停”代码的执行，稍后恢复。

      列表解析的一个不足就是必须要生成所有的数据，用以创建整个列表。

      ( expr   for iter_var   in   iterable   if   cond_expr )

      

      sum(len(word)   for   line   in  data   for   word  in  line.split() )

       交叉配对样例

      

>>> rows = [1, 2, 3, 17]>>> def cols():...     yield 56...     yield 2...     yield 1>>> pairs = ((i, j) for i in rows for j in cols())>>> for eachPairs in pairs:...     print eachPairs(1, 2)(1, 1)(2, 56)(2, 2)(2, 1)(3, 56)(3, 2)(3, 1)(17, 56)(17, 2)(17, 1)