一個小故事

三年前，我在一篇博客里不無自豪的記錄了python編寫的小函數(shù)，當時感覺python真強大，11行代碼就寫出了一個配置文件的解析器。

def loadUserInfo(fileName):

userinfo = {}

file = open(fileName, "r")

while file:

line = file.readline()

if len(line) == 0:

break

if line.startswith('#'):

continue

key, value = line.split("=")

userinfo[key.strip()] = value.strip()

return userinfo

最近正在跟同事學(xué)習(xí)python在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用，又專門學(xué)習(xí)了一下python本身，然后用list comprehension簡化了以下上面的代碼：

def loadUserInfo(file):

return dict([line.strip().split("=")

for line in open(file, "r")

if len(line) > 0 and not line.startswith("#")])

這個函數(shù)和上面的函數(shù)的功能一樣，都是讀取一個指定的key=value格式的文件，然后構(gòu)建出來一個映射（當然，在Python中叫做字典）對象，該函數(shù)還會跳過空行和#開頭的行。

比如，我想要查看一下.wgetrc配置文件：

if __name__ == "__main__":

print(loadUserInfo("/Users/jtqiu/.wgetrc"))

假設(shè)我的.wgetrc文件配置如下：

http-proxy=10.18.0.254:3128

ftp-proxy=10.18.0.254:3128

#http_proxy=10.1.1.28:3128

use_proxy=yes

則上面的函數(shù)會產(chǎn)生這樣的輸出：

{'use_proxy': 'yes', 'ftp-proxy': '10.18.0.254:3128', 'http-proxy': '10.18.0.254:3128'}

list comprehension（列表推導(dǎo)式）

在python中，list comprehension（或譯為列表推導(dǎo)式）可以很容易的從一個列表生成另外一個列表，從而完成諸如map, filter等的動作，比如：

要把一個字符串數(shù)組中的每個字符串都變成大寫：

names = ["john", "jack", "sean"]

result = []

for name in names:

result.append(name.upper())

如果用列表推導(dǎo)式，只需要一行：

[name.upper() for name in names]

結(jié)果都是一樣：

['JOHN', 'JACK', 'SEAN']

另外一個例子，如果想要過濾出一個數(shù)字列表中的所有偶數(shù)：

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

result = []

for number in numbers:

if number % 2 == 0:

result.append(number)

如果寫成列表推導(dǎo)式

[x for x in numbers if x%2 == 0]

結(jié)果也是一樣：

[2, 4, 6]

顯然，列表推導(dǎo)更加短小，也更加表意。

迭代器

在了解generator之前，我們先來看一個迭代器的概念。有時候我們不需要將整個列表都放在內(nèi)存中，特別是當列表的尺寸比較大的時候。

比如我們定義一個函數(shù)，它會返回一個連續(xù)的整數(shù)的列表：

def myrange(n):

num, nums = 0, []

while num < n:

nums.append(num)

num += 1

return nums

當我們計算諸如myrange(50)或者myrange(100)時，不會有任何問題，但是當獲取諸如myrange(10000000000)的時候，由于這個函數(shù)的內(nèi)部會將數(shù)字保存在一個臨時的列表中，因此會有很多的內(nèi)存占用。

因此在python有了迭代器的概念：

class myrange(object):

def __init__(self, n):

self.i = 0

self.n = n

def __iter__(self):

return self

# for python 3

def __next__(self):

return self.next()

def next(self):

if self.i < self.n:

i = self.i

self.i += 1

return i

else:

raise StopIteration()

這個對象其實實現(xiàn)了兩個特殊的方法：__iter__（對于python3來說，是__next__）和next方法。其中next每次只返回一個值，如果迭代已經(jīng)結(jié)束，就拋出一個StopIteration的異常。實現(xiàn)了這兩個方法的類都可以算作是一個迭代器，他們可以被用于可迭代的上下文中，比如：

>>> from myrange import myrange

>>> x = myrange(10)

>>> x.next()

>>> x.next()

>>> x.next()

但是可以看到這個函數(shù)中有很多的樣板代碼，因此我們有了生成器表達式來簡化這個過程：

def myrange(n):

num = 0

while num < n:

yield num

num += 1

注意此處的yield關(guān)鍵字，每次使用next來調(diào)用這個函數(shù)時都會求值一次num并返回，具體的細節(jié)可以參考這里。

區(qū)別

簡單來說，兩者都可以在迭代器上下文中使用，看起來幾乎是一樣的。不同的地方是generator可以節(jié)省內(nèi)存空間，從而提高執(zhí)行速度。generator更適合一次性的列表處理，比如只是需要一個中間列表作為轉(zhuǎn)換。而列表推導(dǎo)則更適合要將列表保存下來，以備后續(xù)使用的場景。

這里也有一些討論，可以一并參看。

更多信息請查看IT技術(shù)專欄