Python入门day18——迭代器生成器

迭代器

  1. 什么是迭代器
    迭代器指的是迭代取值的工具,迭代是一个重复的过程,每次重复都是基于上一次的结果而继续的,单纯的重复并不是迭代。
    
  2. 为何要有迭代器
    迭代器是用来迭代取值的工具,而涉及到把多个值循环取出来的类型有:列表、字符串、元组、字典、集合、文件对象
    l=['egon','liu','alex']
        i=0
        while i < len(l):
            print(l[i])
            i+=1
            
    上述迭代取值的方式只适用于有索引的数据类型:列表、字符串、元组
    为了解决基于索引迭代器取值的局限性
    python必须提供一种能够不依赖于索引的取值方式,这就是迭代器
    
  3. 如何用迭代器
    • 可迭代的对象:但凡内置有__iter__方法的都称之为可迭代的对象

      s1=''
      s1.__iter__()
      
      l=[]
      l.__iter__()
      
      t=(1,)
      t.__iter__()
      
      d={'a':1}
      d.__iter__()
      
      set1={1,2,3}
      set1.__iter__()
      
      with open('a.txt',mode='w') as f:
          # f.__iter__()
          pass
      
    • 调用可迭代对象下的__iter__方法会将其转换成迭代器对象

      d={'a':1,'b':2,'c':3}
      d_iterator=d.__iter__()
      print(d_iterator) #<dict_keyiterator object at 0x0000026A40EDD540>
      
      print(d_iterator.__next__()) # a
      print(d_iterator.__next__()) # b
      print(d_iterator.__next__()) # c
      print(d_iterator.__next__()) # 抛出异常StopIteration
      
      while True:
          try:
              print(d_iterator.__next__())
          except StopIteration:
              break
      # 结果
      a
      b
      c        
      print('====>>>>>>') # 在一个迭代器取值取干净的情况下,再对其取值娶不到
      # d_iterator=d.__iter__()
      while True:
          try:
              print(d_iterator.__next__())
          except StopIteration:
              break
      # 结果
      ====>>>>>>
      
      l=[1,2,3,4,5]
      l_iterator=l.__iter__()
      
      while True:
          try:
              print(l_iterator.__next__())
          except StopIteration:
              break
      # 1 2 3 4 5 
      
    • 可迭代对象与迭代器对象详解

      1 可迭代对象("可以转换成迭代器的对象"):内置有__iter__方法对象
      	可迭代对象.__iter__(): 得到迭代器对象
      
      2 迭代器对象:内置有__next__方法并且内置有__iter__方法的对象
        迭代器对象.__next__():得到迭代器的下一个值
        迭代器对象.__iter__():得到迭代器的本身,说白了调了跟没调一个样子
      
      dic={'a':1,'b':2,'c':3}
      
      dic_iterator=dic.__iter__()
      print(dic_iterator is dic_iterator.__iter__().__iter__().__iter__()) # True
      
    • 可迭代对象:字符串、列表、元组、字典、集合、文件对象

      # 迭代器对象:文件对象
      s1=''
      s1.__iter__()
      
      l=[]
      l.__iter__()
      
      t=(1,)
      t.__iter__()
      
      
      d={'a':1}
      d.__iter__()
      
      set1={1,2,3}
      set1.__iter__()
      
      with open('a.txt',mode='w') as f:
          f.__iter__()
          f.__next__()
      
    • for循环的工作原理:for循环可以称之为叫迭代器循环

      d={'a':1,'b':2,'c':3}
      
      # 1、d.__iter__()得到一个迭代器对象
      # 2、迭代器对象.__next__()拿到一个返回值,然后将该返回值赋值给k
      # 3、循环往复步骤2,直到抛出StopIteration异常for循环会捕捉异常然后结束循环
      for k in d:
          print(k)
      
      with open('a.txt',mode='rt',encoding='utf-8') as f:
          for line in f: # f.__iter__()
              print(line)
      
      
      list('hello') # 原理同for循环
      
    • 迭代器优缺点总结

      1 优点:
      # I、为序列和非序列类型提供了一种统一的迭代取值方式。
      # II、惰性计算:迭代器对象表示的是一个数据流,可以只在需要时才去调用next来计算出一个值,就迭代器本身来说,同一时刻在内存中只有一个值,因而可以存放无限大的数据流,而对于其他容器类型,如列表,需要把所有的元素都存放于内存中,受内存大小的限制,可以存放的值的个数是有限的。
      
      2 缺点:
      # I、除非取尽,否则无法获取迭代器的长度
      # II、只能取下一个值,不能回到开始,更像是‘一次性的’,迭代器产生后的唯一目标就是重复执行next方法直到值取尽,否则就会停留在某个位置,等待下一次调用next;若是要再次迭代同个对象,你只能重新调用iter方法去创建一个新的迭代器对象,如果有两个或者多个循环使用同一个迭代器,必然只会有一个循环能取到值。
      

生成器

# 如何得到自定义的迭代器:在函数内一旦存在yield关键字,调用函数并不会执行函数体代码,会返回一个生成器对象,生成器即自定义的迭代器
def func():
    print('第一次')
    yield 1
    print('第二次')
    yield 2
    print('第三次')
    yield 3
    print('第四次')
g=func()
print(g)
# 生成器就是迭代器
g.__iter__()
g.__next__()

# 结果
<generator object func at 0x000001E5E2A01200>
第一次

# 会触发函数体代码的运行,然后遇到yield停下来,将yield后的值当做本次调用的结果返回
def func():
    print('第一次')
    yield 1
    print('第二次')
    yield 2
    print('第三次')
    yield 3
    print('第四次')
g=func()
res1=g.__next__()
print(res1)	# '第一次' 1
res2=g.__next__()
print(res2) # '第二次' 2
res3=g.__next__()
print(res3) # '第三次' 3
res4=g.__next__()
print(res4) # '第四次' StopIteration

# len('aaa') # 'aaa'.__len__()
# next(g)    # g.__next__()
# iter(可迭代对象)  # 可迭代对象.__iter__()

# 应用案列
def my_range(start,stop,step=1):
    while start < stop:
        yield start
        start+=step

g=my_range(1,5,2) # 1 3
print(next(g)) # 1
print(next(g)) # 3
print(next(g)) # StopIteration

for n in my_range(1,7,2):
    print(n) # 1 3 5

# 总结yield:
# 有了yield关键字,我们就有了一种自定义迭代器的实现方式。yield可以用于返回值,但不同于return,函数一旦遇到return就结束了,而yield可以保存函数的运行状态挂起函数,用来返回多次值。
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