python学习第四节 迭代器 生成器 面向过程编程

Posted 2020-10-19 银鑫

1：什么是迭代

可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象(Iterable)。

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器(Iterator)。

所有的Iterable均可以通过内置函数iter()来转变为Iterator。

对迭代器来讲，有一个__next()就够了。在你使用for 和 in 语句时，程序就会自动调用即将被处理的对象的迭代器对象，然后使用它的next__()方法，直到监测到一个StopIteration异常。

>>> L = [1,2,3]
>>> [x**2 for x in L]
[1, 4, 9]
>>> next(L)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: ‘list‘ object is not an iterator
>>> I=iter(L)
>>> next(I)
1
>>> next(I)
2
>>> next(I)
3
>>> next(I)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

 

 

 

#1、为何要有迭代器？
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

#2、什么是可迭代对象？
可迭代对象指的是内置有__iter__方法的对象，即obj.__iter__，如下
‘hello‘.__iter__
(1,2,3).__iter__
[1,2,3].__iter__
{‘a‘:1}.__iter__
{‘a‘,‘b‘}.__iter__
open(‘a.txt‘).__iter__

#3、什么是迭代器对象？
可迭代对象执行obj.__iter__()得到的结果就是迭代器对象
而迭代器对象指的是即内置有__iter__又内置有__next__方法的对象

文件类型是迭代器对象
open(‘a.txt‘).__iter__()
open(‘a.txt‘).__next__()


#4、注意：
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

2：迭代器对象的使用

dic={‘a‘:1,‘b‘:2,‘c‘:3}
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
iter_dic.__iter__() is iter_dic #True

print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
# print(iter_dic.__next__()) #抛出异常StopIteration，或者说结束标志

#有了迭代器，我们就可以不依赖索引迭代取值了
iter_dic=dic.__iter__()
while 1:
try:
k=next(iter_dic)
print(dic[k])
except StopIteration:
break

#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

 

 

3：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

 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 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> 

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)

面向过程编程

#1、首先强调：面向过程编程绝对不是用函数编程这么简单，面向过程是一种编程思路、思想，而编程思路是不依赖于具体的语言或语法的。言外之意是即使我们不依赖于函数，也可以基于面向过程的思想编写程序

#2、定义
面向过程的核心是过程二字，过程指的是解决问题的步骤，即先干什么再干什么

基于面向过程设计程序就好比在设计一条流水线，是一种机械式的思维方式

#3、优点：复杂的问题流程化，进而简单化

#4、缺点：可扩展性差，修改流水线的任意一个阶段，都会牵一发而动全身

#5、应用：扩展性要求不高的场景，典型案例如linux内核，git，httpd

#6、举例
流水线1：
用户输入用户名、密码--->用户验证--->欢迎界面

流水线2：
用户输入sql--->sql解析--->执行功能