时间:2020-07-09 python教程 查看: 954
可迭代对象去重(保持顺序不变)
def filter_multi(items,key=None):
"""
可迭代对象去重(保持顺序不变)
[1,4,7,2,4,7,3,5] ==> [1,4,7,2,3,5]
"""
its = list()
for x in items:
val = x if key is None else key(x)
if val not in its:
yield val
its.append(val)
#如:
print list(filter_multi([1,3,5,3,7,2,4,2]))
items = [{'a':1,'b':2},{'a':3,'b':4},{'a':1,'b':2},{'a':5,'b':6}]
print list(filter_multi(items,key=lambda k:(k['a'],k['b'])))
补充知识:Python特性学习——可迭代对象,迭代器(重新修正)
以前学习python都是马马虎虎,导致很多特性只是知道完全不会用,现在将他们重新学习
可迭代对象(Iterable)
简单来说,所有可以放入for循环中的对象都是可迭代对象,如列表,元组,字符串,字典…
如何判断对象是否是可迭代对象?
实际上,只要实现了__iter__方法的对象就是可迭代对象,这个方法用来返回迭代器本身(特别重要)。
eg:
>>> s = "dasda"
>>> s.__iter__()
<str_iterator object at 0x7f23ebc44470>
python提供了方法判断是否是可迭代对象。
>>> from collections import Iterable
>>> isinstance(s,Iterable)
True
迭代器(Iterator)
似乎和上面的概念很相似。实际上,所有实现了__next__()方法的对象都是迭代器。所有实现了__next__()和__iter__()方法的对象都是迭代器,所以,所有的迭代器都能放入for循环。
python中原生的迭代器不多,可以使用iter()将可迭代对象生成迭代器。
eg:
>>> s = [1,2,3,4,5]
>>> s.__next__()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'list' object has no attribute '__next__'
>>> s = iter(s)
>>> type(s)
<class 'list_iterator'>
>>> s.__next__()
1
>>> from collections import Iterator
>>> isinstance(s,Iterator)
True
以及迭代器的判断方法。
做一些区分
#coding=utf-8
from collections import Iterable,Iterator
class A:#只有__next__方法。不是迭代器也不是可迭代对象
def __init__(self,start,end):
self.start = start
self.end = end
def __next__(self):
if self.start < self.end:
i = self.start
self.start += 1
return i
else:
raise StopIteration()
class B:#只有__iter__方法,__iter__返回的是一个没有__next__的对象。是可迭代对象,不是迭代器
def __init__(self,start,end):
self.start = start
self.end = end
def __iter__(self):
return self
class C:#只有__iter__方法,__iter__返回的是一个有__next__的对象。是可迭代对象,不是迭代器
def __init__(self,start,end):
self.start = start
self.end = end
def __iter__(self):
return A(self.start,self.end)
class D:#既有__iter__又有__next__,__iter__返回的是自身,有__next__的对象,是迭代器和可迭代对象
def __init__(self,start,end):
self.start = start
self.end = end
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.start < self.end:
i = self.start
self.start += 1
return i
else:
raise StopIteration()
class E:#既有__iter__又有__next__,__iter__返回的不是自身,有__next__的对象,是迭代器和可迭代对象
def __init__(self,start,end):
self.start = start
self.end = end
def __iter__(self):
return A(self.start,self.end)
def __next__(self):
if self.start < self.end:
i = self.start
self.start += 1
return i
else:
raise StopIteration()
class F:#既有__iter__又有__next__,__iter__返回的是没有__next__的对象,是迭代器和可迭代对象
def __init__(self,start,end):
self.start = start
self.end = end
def __iter__(self):
return 1
def __next__(self):
if self.start < self.end:
i = self.start
self.start += 1
return i
else:
raise StopIteration()
s = A(5,10)
print('Iterable:',isinstance(s,Iterable))
print('Iterator:',isinstance(s,Iterator))
s = B(5,10)
print('Iterable:',isinstance(s,Iterable))
print('Iterator:',isinstance(s,Iterator))
s = C(5,10)
print('Iterable:',isinstance(s,Iterable))
print('Iterator:',isinstance(s,Iterator))
s = D(5,10)
print('Iterable:',isinstance(s,Iterable))
print('Iterator:',isinstance(s,Iterator))
s = E(5,10)
print('Iterable:',isinstance(s,Iterable))
print('Iterator:',isinstance(s,Iterator))
s = F(5,10)
print('Iterable:',isinstance(s,Iterable))
print('Iterator:',isinstance(s,Iterator))
运行结果
Iterable: False
Iterator: False
Iterable: True
Iterator: False
Iterable: True
Iterator: False
Iterable: True
Iterator: True
Iterable: True
Iterator: True
Iterable: True
Iterator: True
for循环
很明显看出,list是一个可迭代对象,它能放到for循环里。但list不是迭代器,把它变成迭代器后,也能放入for循环中。那么问题来了:
for循环如何处理迭代器和可迭代对象的呢?
先来试试A-F都能不能用for
s = A(1,4)
for i in s:
print(i)
->
Traceback (most recent call last):
File "IteratorZZ.py", line 68, in <module>
for i in s:
TypeError: 'A' object is not iterable
#提示并非一个可迭代对象
s = B(1,4)
print('Iterable:',isinstance(s,Iterable))
print('Iterator:',isinstance(s,Iterator))
for i in s:
print(i)
->
Iterable: True
Iterator: False
Traceback (most recent call last):
File "IteratorZZ.py", line 75, in <module>
for i in s:
TypeError: iter() returned non-iterator of type 'B'
#提示__iter__()返回的不是一个迭代器
s = C(1,4)
print('Iterable:',isinstance(s,Iterable))
print('Iterator:',isinstance(s,Iterator))
for i in s:
print(i)
->
Iterable: True
Iterator: False
1
2
3
#成功
s = D(1,4)
print('Iterable:',isinstance(s,Iterable))
print('Iterator:',isinstance(s,Iterator))
for i in s:
print(i)
->
Iterable: True
Iterator: True
1
2
3
#成功
s = E(1,4)
print('Iterable:',isinstance(s,Iterable))
print('Iterator:',isinstance(s,Iterator))
for i in s:
print(i)
->
Iterable: True
Iterator: True
1
2
3
#成功
s = F(1,4)
print('Iterable:',isinstance(s,Iterable))
print('Iterator:',isinstance(s,Iterator))
for i in s:
print(i)
->
Iterable: True
Iterator: True
Traceback (most recent call last):
File "IteratorZZ.py", line 115, in <module>
for i in s:
TypeError: iter() returned non-iterator of type 'int'
#失败,__iter__返回的不是迭代器
由此可见,for只能作用在可迭代对象上(注意,Iterable和Iterator不冲突,一个对象即可以是Iterable也可以是Iterator)。并且,这个可迭代对象的__iter__返回的只需要是一个有__next__的对象(即便它不是迭代器,如C类,__iter__返回的是并非迭代器的A类)。
所以for的工作流程:
1. 是否有__iter__,没有则出错
2. 调用__iter__
3. 返回的对象不断next()直到StopIteration
总结
可迭代对象只需有__iter__方法,并且不限制它非得返回有__next__的对象
迭代器必须同时拥有__iter__和__next__,并且__iter__返回的对象不一定有__next__方法(F类)。
for循环可以作用在可迭代对象上。成功的for必须是__iter__返回有__next__方法的对象。
疑问
迭代器必须同时实现__next__和__iter__,那non-iterator是不是说的是非迭代器呢?但是E类的__iter__返回的对象(A)不是迭代器但也能for,这该怎么解释呢?
回答
Python里有一个原则,鸭子类型,即只要一个生物长得像鸭子,就认为它是鸭子。
以上这篇python可迭代对象去重实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持python博客。