迭代器，生成器

Posted 2020-09-30 H......T!

一：python中的for循环。

二：迭代器：

        可以将某个数据集内的数据挨个取出来。

        可以迭代的有：数字，字符串，列表，元组，字典..........

rom collections import Iterable
l=[1,2,3,4]
t=(1,2,3,4)
d={1:2,3:4}
s={1,2,3,4}
print(isinstance(l,Iterable))
print(isinstance(t,Iterable))
print(isinstance(d,Iterable))
print(isinstance(s,Iterable))
             


           True
           True
           True
           True

     二：可迭代协议    

     能被for循环的就是就是可迭代的。--------------可以被迭代满足的要求就是可迭代协议。（就是内部实现了_inter_方法）

    

print(dir([1,2]))
print(dir([2,3]))
print(dir({1:2}))
print(dir({1,2}))

 三：迭代器------------------>必须遵循迭代器协议---------->(必须要有_iter_和_next_方法)。

     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，直到所有元素访问完毕，只能前进不能后退。

    

rint(set(dir([1,2].__iter__()))-set(dir([1,2])))

                              {‘__next__‘, ‘__length_hint__‘, ‘__setstate__‘}

=[1,2,3,4]
l_iter=l.__iter__()
item=l_iter.__next__()
print(item)
item=l_iter.__next__()
print(item)
item=l_iter.__next__()
print(item)
item=l_iter.__next__()
print(item)
item=l_iter.__next__
print(item)

1
2
3
4
<method-wrapper ‘__next__‘ of list_iterator object at 0x0000020A4F0397F0>

       range：

print(‘_next_‘in dir(range(12)))      #查看‘_next_’是不是在执行range后，是否有‘_next_’
print(‘_next_‘in dir(range(12)))      #查看‘_next_’是不是在执行range后，是否有‘_next_’
from collections import Iterator
print(isinstance(range(100000000000),Iterator))#判断range在执行之后得到的结果是不是一个迭代器。

 

四：初识生成器

              我们知道的迭代器有两种：一种是调用方法直接返回的，一种是可迭代对象通过执行iter方法得到的，可以用for循环，只能用一次。

         迭代器有的好处是可以节省内存。

        如果在某些情况下，我们也需要节省内存,就只能自己写。我们自己写的这个能实现迭代器功能的东西就叫生成器。

       python中提供的生成器

            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

             生成器Generator：

　　      本质：迭代器(所以自带了__iter__方法和__next__方法，不需要我们去实现)

　　      特点：惰性运算,开发者自定义

         生成器函数：

import time
def genrator_fun1():          #生成器函数
    a=1
    print(‘现在定义了a变量‘)
    yield a
    b = 2
    print(‘现在定义了变量‘)
    yield b
g1=genrator_fun1()          #打印g1，发现g1就是生成器
print(‘g1:‘,g1)
print(‘-‘*20)
print(next(g1))             #激活生成器
time.sleep(0.1)             #延迟0.1秒

-------------------
现在定义了a变量
1
现在定义了变量
2

def produce():
    for i in range(2000000):
        yield "生产了第%s件衣服"%i
product_g=produce()
print(product_g._next_())
print(product_g._next_())
print(product_g._next_())
num = 0
for i in product_g:
    print(i)
    num+=1
    if num == 5:
        break

五：列表生成器和列表表达式

       1.把列表解析的[]换成()得到的就是生成器表达式

       2.列表解析与生成器表达式都是一种便利的编程方式，只不过生成器表达式更节省内存

       3.Python不但使用迭代器协议，让for循环变得更加通用。大部分内置函数，也是使用迭代器协议访问对象的。例如， sum函数是Python的内置函数，该函数使用迭代器协议访            问对象，而生成器实现了迭代器协议，所以，我们可以直接这样计算一系列值的和：

          

egg_list=[‘鸡蛋%s‘%i for i in range(1,11)]       #列表解析
laomuji=(‘鸡蛋%s‘%i for i in range(1,11))        #生成器表达式
print(laomuji)
print(next(laomuji))              #next本质调用
print(laomuji.__next__())
print(next(laomuji))


 鸡蛋1
鸡蛋2
鸡蛋3

 

         

print(dir([1,2]))
print(dir([2,3]))
print(dir({1:2}))
print(dir({1,2}))