迭代器和生成器

Posted 2020-07-01

from collections import Iterator
def test():
    print(‘one‘)
    yield 1 #return 1
g=test()
print(g)    #生成器的内存地址
print(isinstance(g,Iterator)) #判断是否是迭代器  

 

一 什么是迭代器协议

1.迭代器协议是指：对象必须提供一个next方法，执行该方法要么返回迭代中的下一项，要么就引起一个StopIteration异常，以终止迭代 （只能往后走不能往前退）

2.可迭代对象：实现了迭代器协议的对象（如何实现：对象内部定义一个__iter__()方法）

3.协议是一种约定，可迭代对象实现了迭代器协议，python的内部工具（如for循环，sum，min，max函数等)使用迭代器协议访问对象。

二 python中强大的for循环机制

for循环的本质：循环所有对象，全都是使用迭代器协议。

(字符串，列表，元组，字典，集合，文件对象）这些都不是可迭代对象，只不过在for循环式，调用了他们内部的__iter__方法，把他们变成了可迭代对象

然后for循环调用可迭代对象的__next__方法去取值，而且for循环会捕捉StopIteration异常，以终止迭代

l=[‘a‘,‘b‘,‘c‘]
diedai_l=l.__iter__()
print(diedai_l.__next__())
print(diedai_l.__next__())
print(diedai_l.__next__())
#for循环l本质就是遵循迭代器协议的访问方式,先调用diedai_l=l.__iter__()方法,或者直接diedai_l=iter(l),然后依次执行diedai_l.next(),直到for循环捕捉到StopIteration终止循环
#for循环所有对象的本质都是一样的原理
用while去模拟for循环做的事情
diedai_l=l.__iter__()
while True:
     try:
         print(diedai_l.__next__())
     except StopIteration:#异常捕捉，有异常跳出循环
         print(‘迭代完毕了,循环终止了‘)
         break　

三 迭代器

可迭代的：只要对象本身有__iter__方法，那它就是可迭代的
执行对象下的__iter__方法，得到的结果就是迭代器

 为什么要用迭代器： 
     优点 
     1：迭代器提供了一种不依赖于索引的取值方式，这样就可以遍历那些没有索引的可迭代对象了（字典，集合，文件）
　　2：迭代器与列表比较，迭代器是惰性计算的，更节省内存 
     缺点： 
     1：无法获取迭代器的长度，使用不如列表索引取值灵活
　　2：一次性的，只能往后取值，不能倒着取值

 查看可迭代对象与迭代器对象
　　from collections import Iterable,Iterator #导入查看可迭代对象与迭代器对象的模块

s=‘hello‘

f=open(‘a.txt‘)

查看是否是可迭代的

print(isinstance(s,Iterable)) #查看是否可迭代，返回一个布尔值

print(isinstance(f,Iterable)) #查看是否可迭代，返回一个布尔值

查看是否是迭代器

print(isinstance(s,Iterator))

print(isinstance(f,Iterator)) #文件本身就是迭代器

协程函数　　

如果在一个函数内部yield的使用方式是表达式形式的话，如x=yield，那么该函数成为协程函数

def eater(name):  
    food_list=[]
    while True:
        food=yield food_list       
        food_list.append(food)
　　　　 #因为有yied

e=eater(‘钢蛋‘)   #一个生成器的内存地址
print(next(e))   #初始化迭代器
print(e.send(‘包子‘))
print(e.send(‘韭菜馅包子‘))
print(e.send(‘大蒜包子‘))

四 生成器

生成器分类及在python中的表现形式：（Python有两种不同的方式提供生成器）

1.生成器函数：常规函数定义，但是，使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次重它离开的地方继续执行

2.生成器表达式：类似于列表推导，但是，生成器返回按需产生结果的一个对象，而不是一次构建一个结果列表

 

为何使用生成器之生成器的优点

Python使用生成器对延迟操作提供了支持。所谓延迟操作，是指在需要的时候才产生结果，而不是立即产生结果。这也是生成器的主要好处。

 

生成器小结：

1.是可迭代对象

2.实现了延迟计算,省内存

3.生成器本质和其他的数据类型一样，都是实现了迭代器协议，只不过生成器附加了一个延迟计算省内存的好处，其余的可迭代对象可没有这点好处。

 

生成器与return有何区别？
　　return只能返回一次函数就彻底结束了，而yield能返回多次值
yield到底干了什么事情：
　　1.yield把函数变成生成器，生成器就是迭代器
　　用return返回值能返回一次，而yield返回多次
　　函数在暂停以及继续下一次运行时的状态是由yield保存