怎么高效写Python循环

本篇内容主要讲解“怎么高效写Python循环”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“怎么高效写Python循环”吧!

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0 前言

说到处理循环，我们习惯使用for, while等，比如依次打印每个列表中的字符：

lis = ['I', 'love', 'python']  for i in lis:      print(i)  I  love  python

在打印内容字节数较小时，全部载入内存后，再打印，没有问题。可是，如果现在有成千上百万条车辆行驶轨迹，叫你分析出其中每个客户的出行规律，堵车情况等，假如是在单机上处理这件事。

你可能首先要面临，也可能被你忽视，最后代码都写好后，才可能暴露出的一个问题:outofmemory, 这在实际项目中经常遇到。

这个问题提醒我们，处理数据时，如何写出高效利用内存的程序，就显得很重要。今天，我们就来探讨如何高效利用内存，节省内存同时还能把事情办好。

其实，Python已经准备好一个模块专门用来处理这件事，它就是 itertools 模块，这里面几个函数的功能其实很好理解。

我不打算笼统的介绍它们所能实现的功能，而是想分析这些功能背后的实现代码，它们如何做到高效节省内存的，Python内核的贡献者们又是如何写出一手漂亮的代码的，这很有趣，不是吗？

OK，let's go. Hope you enjoy the journey!

1 拼接元素

itertools 中的chain 函数实现元素拼接，原型如下，参数*表示个数可变的参数

chain(iterables)

应用如下：

In [33]: list(chain(['I','love'],['python'],['very', 'much']))  Out[33]: ['I', 'love', 'python', 'very', 'much']

哇，不能再好用了，它有点join的味道，但是比join强，它的重点在于参数都是可迭代的实例。

那么，chain如何实现高效节省内存的呢？chain大概的实现代码如下：

def chain(*iterables):      for it in iterables:          for element in it:              yield element

以上代码不难理解，chain本质返回一个生成器，所以它实际上是一次读入一个元素到内存，所以做到最高效地节省内存。

2 逐个累积

返回列表的累积汇总值，原型：

accumulate(iterable[, func, *, initial=None])

应用如下：

In [36]: list(accumulate([1,2,3,4,5,6],lambda x,y: x*y))  Out[36]: [1, 2, 6, 24, 120, 720]

accumulate大概的实现代码如下：

def accumulate(iterable, func=operator.add, *, initial=None):      it = iter(iterable)      total = initial      if initial is None:          try:              total = next(it)          except StopIteration:              return      yield total      for element in it:          total = func(total, element)          yield total

以上代码，你还好吗？与chain简单的yield不同，此处稍微复杂一点，yield有点像return，所以 yield total那行直接就返回一个元素，也就是iterable的第一个元素，因为任何时候这个函数返回的第一个元素就是它的第一个。又因为yield返回的是一个generator对象，比如名字gen，所以next(gen)时，代码将会执行到 for element in it:这行，而此时的迭代器it 已经指到iterable的第二个元素，OK，相信你懂了！

3 漏斗筛选

它是compress 函数，功能类似于漏斗功能，所以我称它为漏斗筛选，原型：

compress(data, selectors)

In [38]: list(compress('abcdefg',[1,1,0,1]))  Out[38]: ['a', 'b', 'd']

容易看出，compress返回的元素个数等于两个参数中较短的列表长度。

它的大概实现代码：

def compress(data, selectors):      return (d for d, s in zip(data, selectors) if s)

这个函数非常好用

4 段位筛选

扫描列表，不满足条件处开始往后保留，原型如下：

dropwhile(predicate, iterable)

应用例子：

In [39]: list(dropwhile(lambda x: x<3,[1,0,2,4,1,1,3,5,-5]))  Out[39]: [4, 1, 1, 3, 5, -5]

实现它的大概代码如下：

def dropwhile(predicate, iterable):      iteriterable = iter(iterable)      for x in iterable:          if not predicate(x):              yield x              break      for x in iterable:          yield x

5 段位筛选2

扫描列表，只要满足条件就从可迭代对象中返回元素，直到不满足条件为止，原型如下：

takewhile(predicate, iterable)

应用例子：

In [43]: list(takewhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]))  Out[43]: [1, 4]

实现它的大概代码如下：

def takewhile(predicate, iterable):      for x in iterable:          if predicate(x):              yield x          else:              break #立即返回

6 次品筛选

扫描列表，只要不满足条件都保留，原型如下：

dropwhile(predicate, iterable)

应用例子：

In [40]: list(filterfalse(lambda x: x%2==0, [1,2,3,4,5,6]))  Out[40]: [1, 3, 5]

实现它的大概代码如下：

def dropwhile(predicate, iterable):      iteriterable = iter(iterable)      for x in iterable:          if not predicate(x):              yield x              break      for x in iterable:          yield x

7 切片筛选

Python中的普通切片操作，比如：

lis = [1,3,2,1]  lis[:1]

它们的缺陷还是lis 必须全部载入内存，所以更节省内存的操作islice，原型如下：

islice(iterable, start, stop[, step])

应用例子：

In [41]: list(islice('abcdefg',1,4,2))  Out[41]: ['b', 'd']

实现它的大概代码如下：

def islice(iterable, *args):      s = slice(*args)      start, stop, sstep = s.start or 0, s.stop or sys.maxsize, s.step or 1      it = iter(range(start, stop, step))      try:          nextnexti = next(it)      except StopIteration:          for i, element in zip(range(start), iterable):              pass          return      try:          for i, element in enumerate(iterable):              if i == nexti:                  yield element                  nextnexti = next(it)      except StopIteration:          for i, element in zip(range(i + 1, stop), iterable):              pass

巧妙利用生成器迭代结束时会抛出异常StopIteration，做一些边界处理的事情。

8 细胞分裂

tee函数类似于我们熟知的细胞分裂，它能复制原迭代器n个，原型如下：

tee(iterable, n=2)

应用如下，可以看出复制出的两个迭代器是独立的

a = tee([1,4,6,4,1],2)  In [51]: next(a[0])  Out[51]: 1  In [52]: next(a[1])  Out[52]: 1

实现它的代码大概如下：

def tee(iterable, n=2):      it = iter(iterable)      deques = [collections.deque() for i in range(n)]      def gen(mydeque):          while True:              if not mydeque:                        try:                      newval = next(it)                     except StopIteration:                      return                  for d in deques:                           d.append(newval)              yield mydeque.popleft()      return tuple(gen(d) for d in deques)

tee 实现内部使用一个队列类型deques，起初生成空队列，向复制出来的每个队列中添加元素newval, 同时yield 当前被调用的mydeque中的最左元素。

9 map变体

starmap可以看做是map的变体，它能更加节省内存，同时iterable的元素必须也为可迭代对象，原型如下：

starmap(function, iterable)

应用它：

In [63]: list(starmap(lambda x,y: str(x)+'-'+str(y), [('a',1),('b',2),('c',3)]))  Out[63]: ['a-1', 'b-2', 'c-3']

starmap的实现细节如下：

def starmap(function, iterable):      for args in iterable:          yield function(*args)

10 复制元素

repeat实现复制元素n次，原型如下：

repeat(object[, times])

应用如下：

In [66]: list(repeat(6,3))  Out[66]: [6, 6, 6]  In [67]: list(repeat([1,2,3],2))  Out[67]: [[1, 2, 3], [1, 2, 3]]

它的实现细节大概如下：

def repeat(object, times=None):      if times is None:# 如果times不设置，将一直repeat下去          while True:               yield object      else:          for i in range(times):              yield object

11 笛卡尔积

笛卡尔积实现的效果同下：

((x,y) for x in A for y in B)

所以，笛卡尔积的实现效果如下：

In [68]: list(product('ABCD', 'xy'))  Out[68]:  [('A', 'x'),   ('A', 'y'),   ('B', 'x'),   ('B', 'y'),   ('C', 'x'),   ('C', 'y'),   ('D', 'x'),   ('D', 'y')]

它的实现细节：

def product(*args, repeat=1):      pools = [tuple(pool) for pool in args] * repeat      result = [[]]      for pool in pools:          result = [x+[y] for x in result for y in pool]      for prod in result:          yield tuple(prod)

12 加强版zip

组合值。若可迭代对象的长度未对齐，将根据 fillvalue 填充缺失值，注意：迭代持续到耗光最长的可迭代对象，效果如下：

In [69]: list(zip_longest('ABCD', 'xy', fillvalue='-'))  Out[69]: [('A', 'x'), ('B', 'y'), ('C', '-'), ('D', '-')]

它的实现细节：

def zip_longest(*args, fillvalue=None):      iterators = [iter(it) for it in args]      num_active = len(iterators)      if not num_active:          return      while True:          values = []          for i, it in enumerate(iterators):              try:                  value = next(it)              except StopIteration:                  num_active -= 1                  if not num_active:                      return                  iterators[i] = repeat(fillvalue)                  value = fillvalue              values.append(value)          yield tuple(values)

它里面使用repeat，也就是在可迭代对象的长度未对齐时，根据 fillvalue 填充缺失值。理解上面代码的关键是迭代器对象(iter)，next方法的特殊性：I

n [74]: for i, it in enumerate([iter([1,2,3]),iter(['x','y'])]):      ...:     print(next(it))      #输出：      1      x

到此，相信大家对“怎么高效写Python循环”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

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