python学习笔记4--迭代器生成器装饰器递归

Posted 2020-09-16

迭代器

迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退，不过这也没什么，因为人们很少在迭代途中往后退。另外，迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素，而在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合，比如几个G的文件

特点：

1. 访问者不需要关心迭代器内部的结构，仅需通过next()方法不断去取下一个内容
2. 不能随机访问集合中的某个值 ，只能从头到尾依次访问
3. 访问到一半时不能往回退
4. 便于循环比较大的数据集合，节省内存

生成一个迭代器：

names=iter([11,22,33,44,55,66,77])
print(names)  #只能显示内存地址

print(names.__next__())   #逐个取值,去第一个值
print(names.__next__())   #逐个取值,去第二个值

print(‘start for‘)
for i in names:    #取所有值，实际上从第三个值开始取起
    print(i)


print(‘try next‘)
print(names.__next__()) #已经到最后了，再取值就是报错


输出结果：

<list_iterator object at 0x00000000006EB550>
11
22
start for
33
44
55
66
77
try next
Traceback (most recent call last):
  File "D:/winter_py/practice/winshen_python/day4/001_iter.py", line 17, in <module>
    print(names.__next__())
StopIteration

迭代器

 Repeated calls to the iterator’s __next__() method (or passing it to the built-in function next()) return successive items in the stream. When no more data are available a StopIteration exception is raised instead. At this point, the iterator object is exhausted and any further calls to its __next__() method just raise StopIteration again.

 

生成器generator

定义：一个函数调用时返回一个迭代器，那这个函数就叫做生成器（generator），如果函数中包含yield语法，那这个函数就会变成生成器 

代码：

def cash_money(amount):
    while amount>0:
        amount-=100
        yield 100   #只要有yield就是生成器，生成器返回的值都是迭代器
        print("又来取钱了")

atm=cash_money(500)
print(type(atm))
print(atm.__next__())
print(atm.__next__())
print(‘other thing‘)  #生成迭代器的好处，函数执行的一半后，进行其他的工作，工作完成后，继续进行函数。
print(atm.__next__())
print(atm.__next__())
print(atm.__next__())

输出结果：
<class ‘generator‘>
100
又来取钱了
100
other thing #注意，yield中断的位置。print 又来取钱是再次继续的时候才会执行的。 
又来取钱了
100
又来取钱了
100
又来取钱了
100

generator

作用：

这个yield的主要效果呢，就是可以使函数中断，并保存中断状态，中断后，代码可以继续往下执行，过一段时间还可以再重新调用这个函数，从上次yield的下一句开始执行。

另外，还可通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果