本文是参考《python数据分析》的附录对生成器和文件系统结合案例的一个简单回顾,文中对python生成器与文件系统作了非常详细的介绍,对正在学习python的小伙伴们有很好地帮助,需要的朋友可以参考下
目录
一、生成器
二、文件系统
一、生成器
首先解释迭代器。
能以一种一致的方式对序列进行迭代（比如列表中的对象或文件中的行）是Python的一个重要特点。这是通过一种叫做迭代器协议（iterator protocol，它是一种使对象可迭代的通用方式）的方式实
some_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} for key in some_dict: print(key) #输出： a c b
迭代器是一种特殊对象，它可以在诸如for循环之类的上下文中向Python解释器输送对象。大部分能接受列表之类的对象的方法也都可以接受任何可迭代对象。比如min、max、sum等内置方法以及list、tuple等类型构造器。
dict_iterator=iter(some_dict) print(dict_iterator) print(list(dict_iterator)) #输出 ['a', 'c', 'b']
生成器（generator）是构造新的可迭代对象的一种简单方式 。一般的函数执行之后只会返回单个值，而生成器则是以延迟的方式返回一个值序列，即每返回一个值之后暂停，直到下一个值被请求时再继续。要创建一个生成器，只需将函数中的return替换为yeild即可。
def squares(n=10): print('Generating squares from 1 to {0}'.format(n ** 2)) for i in range(1,n+1): yield i**2 gen=squares()# 注意： 调用 该生成器时，没有任何代码会被立即执行 ，print操作也并没有被执行！ print(gen) # # 直到你从该生成器中请求元素时，它才会开始执行其代码 for x in gen: print(x,)
输出：
Generating squares from 1 to 100
(1,)
(4,)
(9,)
(16,)
(25,)
(36,)
(49,)
(64,)
(81,)
(100,)
另一种更简洁的构造生成器的方法是使用生成器表达式（generator expression）。这是一种类似于列表、字典、集合推导式的生成器。注意 其创建方式为，把列表推导式两端的方括号改成圆括号：
gen=(x**2 for x in range(5)) print(gen) print(type(gen)) for i in gen: print(i) 输出： at 0x7ff01066ef00> 0 1 4 9 16 # 和下面的 这个冗长得多的生成器是完全等价的： def _make_gen(): for x in range(5): yield x**2 gen=_make_gen() for i in gen: print(i)
二、文件系统
使用内置的open函数 参数如下表：
# 用with语句可以容易地清理打开的文件，并在运行基本结束时，自动关闭文件流
with open(path) as f: lines=[x.strip() for x in f]
