Python笔记·第十二章—— 函数 迭代器和生成器

Posted 2020-10-19 while True:just do it

一 迭代器

一 迭代的概念

#迭代器即迭代的工具，那什么是迭代呢？
#迭代是一个重复的过程，每次重复即一次迭代，并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值
while True: #只是单纯地重复，因而不是迭代
    print(‘===>‘) 
    
l=[1,2,3]
count=0
while count < len(l): #迭代
    print(l[count])
    count+=1

二 为何要有迭代器？什么是可迭代对象？什么是迭代器对象？

 1 #1、为何要有迭代器？
 2 对于序列类型：字符串、列表、元组，我们可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但对于字典、集合、文件等类型是没有索引的，若还想取出其内部包含的元素，则必须找出一种不依赖于索引的迭代方式，这就是迭代器
 3 
 4 #2、什么是可迭代对象？
 5 可迭代对象指的是内置有__iter__方法的对象，即obj.__iter__，如下
 6 ‘hello‘.__iter__
 7 (1,2,3).__iter__
 8 [1,2,3].__iter__
 9 {‘a‘:1}.__iter__
10 {‘a‘,‘b‘}.__iter__
11 open(‘a.txt‘).__iter__
12 
13 #3、什么是迭代器对象？
14 可迭代对象执行obj.__iter__()得到的结果就是迭代器对象
15 而迭代器对象指的是即内置有__iter__又内置有__next__方法的对象
16 
17 文件类型是迭代器对象
18 open(‘a.txt‘).__iter__()
19 open(‘a.txt‘).__next__()
20 
21 
22 #4、注意：
23 迭代器对象一定是可迭代对象，而可迭代对象不一定是迭代器对象

 

三 迭代器对象的使用

 1 dic={‘a‘:1,‘b‘:2,‘c‘:3}
 2 iter_dic=dic.__iter__() #得到迭代器对象，迭代器对象即有__iter__又有__next__，但是：迭代器.__iter__()得到的仍然是迭代器本身
 3 iter_dic.__iter__() is iter_dic #True
 4 
 5 print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
 6 print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
 7 print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
 8 # print(iter_dic.__next__()) #抛出异常StopIteration，或者说结束标志
 9 
10 #有了迭代器，我们就可以不依赖索引迭代取值了
11 iter_dic=dic.__iter__()
12 while 1:
13     try:
14         k=next(iter_dic)
15         print(dic[k])
16     except StopIteration:
17         break
18         
19 #这么写太丑陋了，需要我们自己捕捉异常，控制next，python这么牛逼，能不能帮我解决呢？能，请看for循环

 

四 for循环

#基于for循环，我们可以完全不再依赖索引去取值了
dic={‘a‘:1,‘b‘:2,‘c‘:3}
for k in dic:
    print(dic[k])

#for循环的工作原理
#1：执行in后对象的dic.__iter__()方法，得到一个迭代器对象iter_dic
#2: 执行next(iter_dic),将得到的值赋值给k,然后执行循环体代码
#3: 重复过程2，直到捕捉到异常StopIteration,结束循环

五 迭代器的优缺点

#优点：
  - 提供一种统一的、不依赖于索引的迭代方式
  - 惰性计算，节省内存
#缺点：
  - 无法获取长度（只有在next完毕才知道到底有几个值）
  - 一次性的，只能往后走，不能往前退

二 生成器

一 什么是生成器

#只要函数内部包含有yield关键字，那么函数名()的到的结果就是生成器，并且不会执行函数内部代码

def func():
    print(‘====>first‘)
    yield 1
    print(‘====>second‘)
    yield 2
    print(‘====>third‘)
    yield 3
    print(‘====>end‘)

g=func()
print(g) #<generator object func at 0x0000000002184360> 

二 生成器就是迭代器

g.__iter__
g.__next__
#2、所以生成器就是迭代器，因此可以这么取值
res=next(g)
print(res)