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什么是range()?为什么不生产迭代器??相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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迭代器是 23 种设计模式中最常用的一种(之一),在 Python 中随处可见它的身影,我们经常用到它,但是却不一定意识到它的存在。在关于迭代器的系列文章中(链接见文末),我至少提到了 23 种生成迭代器的方法。有些方法是专门用于生成迭代器的,还有一些方法则是为了解决别的问题而“暗中”使用到迭代器。
在系统学习迭代器之前,我一直以为 range() 方法也是用于生成迭代器的,现在却突然发现,它生成的只是可迭代对象,而并不是迭代器! (PS:Python2 中 range() 生成的是列表,本文基于Python3,生成的是可迭代对象)
于是,我有了这样的疑问:为什么 range() 不生成迭代器呢?在查找答案的过程中,我发现自己对 range 类型的认识存在一些误区。因此,本文将和大家全面地认识一下 range ,期待与你共同学习进步。
1、是什么range() ?
它的语法:range(start, stop [,step]) ;start 指的是计数起始值,默认是 0;stop 指的是计数结束值,但不包括 stop ;step 是步长,默认为 1,不可以为 0 。range() 方法生成一段左闭右开的整数范围。
>>> a = range(5) # 即 range(0,5) >>> a range(0, 5) >>> len(a) 5 >>> for x in a: >>> print(x,end=" ") 0 1 2 3 4
对于 range() 函数,有几个注意点:(1)它表示的是左闭右开区间;(2)它接收的参数必须是整数,可以是负数,但不能是浮点数等其它类型;(3)它是不可变的序列类型,可以进行判断元素、查找元素、切片等操作,但不能修改元素;(4)它是可迭代对象,却不是迭代器。
# (1)左闭右开 >>> for i in range(3, 6): >>> print(i,end=" ") 3 4 5 # (2)参数类型 >>> for i in range(-8, -2, 2): >>> print(i,end=" ") -8 -6 -4 >>> range(2.2) ---------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) ... TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer # (3)序列操作 >>> b = range(1,10) >>> b[0] 1 >>> b[:-3] range(1, 7) >>> b[0] = 2 TypeError Traceback (most recent call last) ... TypeError: 'range' object does not support item assignment # (4)不是迭代器 >>> hasattr(range(3),'__iter__') True >>> hasattr(range(3),'__next__') False >>> hasattr(iter(range(3)),'__next__') True
2、 为什么range()不生产迭代器?
可以获得迭代器的内置方法很多,例如 zip() 、enumerate()、map()、filter() 和 reversed() 等等,但是像 range() 这样仅仅得到的是可迭代对象的方法就绝无仅有了(若有反例,欢迎告知)。这就是我存在知识误区的地方。
在 for-循环 遍历时,可迭代对象与迭代器的性能是一样的,即它们都是惰性求值的,在空间复杂度与时间复杂度上并无差异。我曾概括过两者的差别是“一同两不同”:相同的是都可惰性迭代,不同的是可迭代对象不支持自遍历(即next()方法),而迭代器本身不支持切片(即__getitem__()
方法)。
虽然有这些差别,但很难得出结论说它们哪个更优。现在微妙之处就在于,为什么给 5 种内置方法都设计了迭代器,偏偏给 range() 方法设计的就是可迭代对象呢?把它们都统一起来,不是更好么?
事实上,Pyhton 为了规范性就干过不少这种事,例如,Python2 中有 range() 和 xrange() 两种方法,而 Python3 就干掉了其中一种,还用了“李代桃僵”法。为什么不更规范点,令 range() 生成的是迭代器呢?
关于这个问题,我没找到官方解释,以下纯属个人观点。
zip() 等方法都需要接收确定的可迭代对象的参数,是对它们的一种再加工的过程,因此也希望马上产出确定的结果来,所以 Python 开发者就设计了这个结果是迭代器。这样还有一个好处,即当作为参数的可迭代对象发生变化的时候,作为结果的迭代器因为是消耗型的,不会被错误地使用。
而 range() 方法就不同了,它接收的参数不是可迭代对象,本身是一种初次加工的过程,所以设计它为可迭代对象,既可以直接使用,也可以用于其它再加工用途。例如,zip() 等方法就完全可以接收 range 类型的参数。
>>> for i in zip(range(1,6,2), range(2,7,2)): >>> print(i, end="") (1, 2)(3, 4)(5, 6)
也就是说,range() 方法作为一种初级生产者,它生产的原料本身就有很大用途,早早把它变为迭代器的话,无疑是一种画蛇添足的行为。
对于这种解读,你是否觉得有道理呢?欢迎就这个话题与我探讨。
3、range 类型是什么?
以上是我对“为什么range()不产生迭代器”的一种解答。顺着这个思路,我研究了一下它产生的 range 对象,一研究就发现,这个 range 对象也并不简单。
首先奇怪的一点就是,它竟然是不可变序列!我从未注意过这一点。虽然说,我从未想过修改 range() 的值,但这一不可修改的特性还是令我惊讶。
翻看文档,官方是这样明确划分的——有三种基本的序列类型:列表、元组和范围(range)对象。(There are three basic sequence types: lists, tuples, and range objects.)
这我倒一直没注意,原来 range 类型居然跟列表和元组是一样地位的基础序列!我一直记挂着字符串是不可变的序列类型,不曾想,这里还有一位不可变的序列类型呢。
那 range 序列跟其它序列类型有什么差异呢?
普通序列都支持的操作有 12 种,在《你真的知道Python的字符串是什么吗?》这篇文章里提到过。range 序列只支持其中的 10 种,不支持进行加法拼接与乘法重复。
>>> range(2) + range(3) ----------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) ... TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'range' and 'range' >>> range(2)*2 ----------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) ... TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'range' and 'int'
那么问题来了:同样是不可变序列,为什么字符串和元组就支持上述两种操作,而偏偏 range 序列不支持呢?虽然不能直接修改不可变序列,但我们可以将它们拷贝到新的序列上进行操作啊,为何 range 对象连这都不支持呢?
且看官方文档的解释:
...due to the fact that range objects can only represent sequences that follow a strict pattern and repetition and concatenation will usually violate that pattern.原因是 range 对象仅仅表示一个遵循着严格模式的序列,而重复与拼接通常会破坏这种模式...
问题的关键就在于 range 序列的 pattern,仔细想想,其实它表示的就是一个等差数列啊(喵,高中数学知识没忘...),拼接两个等差数列,或者重复拼接一个等差数列,想想确实不妥,这就是为啥 range 类型不支持这两个操作的原因了。由此推论,其它修改动作也会破坏等差数列结构,所以统统不给修改就是了。
4、小结
回顾全文,我得到了两个偏冷门的结论:range 是可迭代对象而不是迭代器;range 对象是不可变的等差序列。
若单纯看结论的话,你也许没有感触,或许还会说这没啥了不得啊。但如果我追问,为什么 range 不是迭代器呢,为什么 range 是不可变序列呢?对这俩问题,你是否还能答出个自圆其说的设计思想呢?(PS:我决定了,若有机会面试别人,我必要问这两个问题的嘿~)
由于 range 对象这细微而有意思的特性,我觉得这篇文章写得值了。本文是作为迭代器系列文章的一篇来写的,所以对于迭代器的基础知识介绍不多,欢迎查看之前的文章。另外,还有一种特殊的迭代器也值得单独成文,那就是生成器了,敬请期待后续推文哦~
看完上述内容,你们掌握什么是range()?为什么不生产迭代器?的方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注创新互联行业资讯频道,感谢各位的阅读!