【从C#走进Python】二、迭代器

　　C#与python的迭代器比较：

迭代器
C#	Python
一个对象可迭代，需要实现IEnumerable（表示对象可数），IEnumerable就是要实现一个IEnumerator（迭代对象）。   这样的说法曾经一度让我很迷，如果返回一个已实现的类似于数组array、列表list类型的IEnumerator，那实现接口IEnumerable不就很鸡肋了？	学习一个新语言，就会重新认识一些语言特性，这个过程是很有趣的。   Python的迭代器叫Iterator，可迭代就要实现迭代器__iter__(self)，和下一项内容__next__(self)，这个设计上，颗粒感更强一些。
IEnumerator GetEnumerator();	__iter__ __next__ 注： 1.可以将__iter__和__next__调用替换为python内置函数iter()和next() 2.在python2中实现的方法名是next，为了兼容性，python3中要同时实现next(self)
public class TestGenerable : IEnumerable { private int n; private int a; private int b; public TestGenerable(int n) { this.n = n; this.a = 1; this.b = 1; } public IEnumerator GetEnumerator() { for (int i = 0; i < n; i++) { yield return a; int t = a; a = b; b = t + b; } } } foreach (var value in new TestGenerable(10)) { WriteLine(value.ToString()); }	>>> def fbnq(n): ... a, b = 1,1 ... while n > 0: ... yield a ... a, b = b, a+1 ... n -= 1 ... >>> fbnq(1) >>> list(fbnq(3)) [1, 1, 2]
狭隘的我竟然从来没有想一想斐波那契数列更好的实现方式，可以说非常没有灵魂了。 这个实例非常好的说明了yield return 怎么使用，Generator是个什么东西。
	Tips： 1.Python没有for(int i; i for i in range(5): pass.. 2.generator是可以传递的， iterator = (‘hello’ for i in rang(3)) 注意，加了最外边的圆括号就是生成器对象了，当然，最好避免嵌套两层以上的生成器表达式。

　　补充：

Python的迭代器

热身： >>> class RepeaterIterator: ... def __init__(self,source): ... self.source = source ... def __next__(self): ... return self.source ... >>> repeater = tt('Hello') >>> next(repeater) 'Hello' 使用next(variable)函数， 解释器会调用variable实现的__next__函数， 所以会有执行内容。

然而： >>> for i in repeater: ... print(str(i)) ... Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: 'RepeaterIterator' object is not iterable for in循环中，解释器会找in后面对象实现的__iter__， 没有实现解释器会认为其不可迭代，于是报错； 可以补充一下： class Repeater: ... def __init__(self, value1): ... self.value1 = value1 ... def __iter__(self): ... return RepeaterIterator(self) ... >>> class RepeaterIterator: ... def __init__(self,source): ... self.source = source ... def __next__(self): ... return self.source.value1 ... >>> test = Repeater('hello') >>> a = 1 >>> for i in test: ... if a < 5: ... print(str(i)) ... a += 1 ... else: ... break ... hello hello hello hello

上例看着还是挺“复杂”的， 其实iter和next可以写在同一个类里面： class Repeater: ... def __init__(self, value1): ... self.value1 = value1 ... def __iter__(self): ... return self ... def __next__(self): ... return self.value

配合语法糖yield服用： >>> def repeater(value): ... while True: ... yield value

>>> a = repeater('hi') >>> a 只要使用了yield来返回项的，解释器认为这是个generator类型； 它和iterator差不多，只不是概念上的区别。 generator是“生成器”， 它的下一项更趋向于经过了复杂的计算处理而出来， 而iterator更“轻”一些。

 

序列过滤（查询）
C#	Python
LINQ （本质是使用lambda表达式）	list切片 lambda 生成器表达式
懒得写	切片： 精髓就一句： >>> lst = [1,2,3,4,5] >>> lst[-2::-1] [4, 3, 2, 1] >>> lst[-2::-2] [4, 2] list是个序列，a:b:c， a表示第几个开始，加-号表示倒数数起； c表示取数跨度，加了-号表示序列反向。   切片，目前我体验来说， 仅 lst[-1] 表示“取最后一项”是香的； 有些硬用切片进行数据筛选，比较非人哉： dataSet[nonzero(dataSet[:,feature] > value)[0],:] （康康这啥玩意 %#@$%#@$%4@!!） 要从最里面的方括号开始看，[:,feature]取所有行的下标为feature的列（输出n行1列的数组），如果数组元素大于value，对应位置为true否则为false； Nonzero结果第一行是入参非0元素的行位置（python的0等价false，1等价true） 最后取dataset中feature列上值大于value的所有行。   用对象，用lambda就不香了？
	lambda和内置函数filter一起用，就比较LINQ思想了， 下例，以取第4列大于3的所有行： >>> c array([[1, 2, 3, 5, 0], [0, 1, 2, 1, 1]]) >>> list(filter(lambda line:line[3]>3, c[:,:])) [array([1, 2, 3, 5, 0])] 如果需要转换为numpy.array类型，可以这样处理： >>> np.array(list(ex))
	生成器表达式，格式： genexpr = (expression for item in collection if condition) [注意，最外一定要有圆括号] [expression是item输出处理] >>> c array([[1, 2, 3, 5, 0], [0, 1, 2, 1, 1]]) >>> ex = (line for line in c[:,:] if line[3] > 3) >>> for i in ex: ... print(i) ... [1 2 3 5 0] 如果需要转换为numpy.array类型，可以这样处理 >>> np.array(list(ex)) 注：generator是单向不可逆的，next()后就释放当前项了。
疑问：C#linq灵魂的链式方法（拓展方法），在python是怎么表现的呢

 

　　python的变量适用范围，python的装饰器，此类都是大区别与C#的，下集整理。