python-range函数语法以及一些讨论

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、range() 是什么?
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。
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。
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,欢迎告知智汇返佣https://www.kaifx.cn/broker/t…)。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。
python range() 函数可创建一个整数列表,一般用在 for 循环中。

函数语法
range(start, stop[, step])
参数说明:

start: 计数从 start 开始。默认是从 0 开始。例如range(5)等价于range(0, 5);
stop: 计数到 stop 结束,但不包括 stop。例如:range(0, 5) 是[0, 1, 2, 3, 4]没有5
step:步长,默认为1。例如:range(0, 5) 等价于 range(0, 5, 1)
实例

range(10) # 从 0 开始到 10
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
range(1, 11) # 从 1 开始到 11
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
range(0, 30, 5) # 步长为 5
[0, 5, 10, 15, 20, 25]
range(0, 10, 3) # 步长为 3
[0, 3, 6, 9]
range(0, -10, -1) # 负数
[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]
range(0)
[]
range(1, 0)
[]
以下是 range 在 for 中的使用,循环出runoob 的每个字母:

x = ‘runoob’
for i in range(len(x)) :
… print(x[i])

r
u
n
o
o
b
range

函数说明:range([start,] stop[, step]),根据start与stop指定的范围以及step设定的步长,生成一个序列。

eg:

range(5)   [0, 1, 2, 3, 4]
range(1,5)   [1, 2, 3, 4]
range(0,6,2)  [0, 2, 4]

xrange

函数说明:用法与range完全相同,所不同的是生成的不是一个数组,而是一个生成器。

eg:

xrange(5)  xrange(5)  >>> list(xrange(5))  [0, 1, 2, 3, 4]
xrange(1,5)  xrange(1, 5)  >>> list(xrange(1,5))  [1, 2, 3, 4]

xrange(0,6,2)  xrange(0, 6, 2)  >>> list(xrange(0,6,2))  [0, 2, 4]

由上面的示例可以知道:要生成很大的数字序列的时候,用xrange会比range性能优很多,因为不需要一上来就开辟一块很大的内存空间,这两个基本上都是在循环的时候用:

for i in range(0, 100):   print i
for i in xrange(0, 100):   print i
这两个输出的结果都是一样的,实际上有很多不同,range会直接生成一个list对象。

a = range(0,100)
print type(a)
print a
print a[0], a[1]
输出结果:

<type ‘list’>
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
0 1

xrange则不会直接生成一个list,而是每次调用返回其中的一个值:

a = xrange(0,100)
print type(a)
print a
print a[0], a[1]
输出结果:

<type ‘xrange’>
xrange(100)
0 1

所以xrange做循环的性能比range好,尤其是返回很大的时候,尽量用xrange,除非要返回一个列表需要用range。

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