21 迭代器生成器

Posted 2021-01-06 bydzxzy

# 迭代器的概念
# 迭代器协议 —— 内部含有__next__和__iter__方法的就是迭代器

# 迭代器协议和可迭代协议
# 可以被for循环的都是可迭代的
# 可迭代的内部都有__iter__方法
# 只要是迭代器 一定可迭代
# 可迭代的.__iter__()方法就可以得到一个迭代器
# 迭代器中的__next__()方法可以一个一个的获取值

# 只要是能被for循环的数据类型 就一定拥有__iter__方法

#for
#只有 是可迭代对象的时候 才能用for
#当我们遇到一个新的变量，不确定能不能for循环的时候，就判断它是否可迭代

#迭代器的好处：
# 从容器类型中一个一个的取值，会把所有的值都取到。
# 节省内存空间
#迭代器并不会在内存中再占用一大块内存，
# 而是随着循环 每次生成一个
# 每次next每次给我一个

# 生成器 —— 迭代器
# 生成器函数 —— 本质上就是我们自己写得函数

#只要含有yield关键字的函数都是生成器函数
# yield不能和return共用且需要写在函数内

#生成器函数 ： 执行之后会得到一个生成器作为返回值

#文件监听的例子：

def tail(filename):
    f = open(filename,encoding=‘utf-8‘)
    while True:
        line = f.readline()
        if line.strip():
            yield line.strip()

g = tail(‘file‘)
for i in g:
    if ‘python‘ in i:
        print(‘***‘,i)

 

# 迭代器和生成器
# 迭代器：
# 双下方法 ： 很少直接调用的方法。一般情况下，是通过其他语法触发的
# 可迭代的 —— 可迭代协议 含有__iter__的方法(‘__iter__‘ in dir(数据))
# 可迭代的一定可以被for循环
# 迭代器协议: 含有__iter__和__next__方法
# 迭代器一定可迭代，可迭代的通过调用iter()方法就能得到一个迭代器
# 迭代器的特点：
# 很方便使用，且只能取所有的数据取一次
# 节省内存空间

# 生成器
# 生成器的本质就是迭代器
# 生成器的表现形式
# 生成器函数
# 生成器表达式
# 生成器函数：
#含有yield关键字的函数就是生成器函数
#特点：
#调用函数的之后函数不执行，返回一个生成器
#每次调用next方法的时候会取到一个值
#直到取完最后一个，在执行next会报错

# 写生成器实现：有一个文件，从文件里分段读取内容
# readline
# read(10)
# 在读出来的内容前面加上一个‘***‘，再返回给调用者

def generator():
    for i in range(20):
        yield ‘哇哈哈%s‘%i

g = generator()  #调用生成器函数得到一个生成器
print(list(g))
ret = g.__next__()     #每一次执行g.__next__就是从生成器中取值，预示着生成器函数中的代码继续执行
print(ret)
num = 0
for i in g:
    num += 1
    if num > 50:
        break
    print(i)

# 从生成器中取值的几个方法
# next
# for
# 数据类型的强制转换 : 占用内存