迭代器、生成器 day13

2022-12-02 12:15:46

一 迭代器

迭代器的由来pythone2.2引进的，是一种序列（也是一种数据类型），也是为类对象提供一个序列的入口。

for 循环
str list tuple dict set 文件句柄
可迭代：

s = 'abc'

for i in s:

    print(i)

不可迭代

iterable

for i in 55:

    print(i)

什么是可迭代对象?
方法一: dir(被测对象) 如果 他含有__iter__ ,那这个对象就叫做可迭代对象.
遵循可迭代协议

s = 'abc'

print('__iter__' in dir(s))

print('__iter__' in dir(333))

可迭代对象,iterable 与迭代器有什么关系
可迭代对象 ---> 转化成迭代器
  可迭代对象.__iter__()  ---> 迭代器

s = 'abc'

s1 = s.__iter__()

print(s1) #iterator  遵循迭代器协议

迭代器取值:

s2 = 'abcd'

s3 = s2.__iter__()

print(s3.__next__())

print(s3.__next__())

print(s3.__next__())

print(s3.__next__())

print('__iter__' in dir(s2))

print('__iter__' in dir(s3))

print('__next__' in dir(s2))

print('__next__' in dir(s3))

只含有__iter__方法的数据是可迭代对象
含有__iter__方法,并且含有__next__方法的数据是迭代器

l = [1,2,3,4]

#print(dir(l))

print('__iter__' in dir(l))#判断l是不是可迭代对象

print('__next__' in dir(l))#判断l是不是迭代器

liter = l.__iter__()#l转换成迭代器

print(liter.__next__())#输出值

print(liter.__next__())

print(liter.__next__())

print(liter.__next__())

print(liter.__next__())#没有第五项所以报错


方法一: dir(被测对象) 如果 他含有__iter__ ,那这个对象就叫做可迭代对象.
遵循可迭代协议

s = 'abc'

print('__iter__' in dir(s))

print('__iter__' in dir(333))


方法二 测试他是迭代器还是可迭代对象

l = [1,2,3]

l_iter = l.__iter__()

from collections import Iterable

from collections import Iterator

print(isinstance(l,Iterable))

print(isinstance(l,Iterator))

print(isinstance(l_iter,Iterator))

print(isinstance(l,list))


迭代器的意义?
1,迭代器节省内存.
2,迭代器惰性机制.
3,迭代器不能反复,一直向下执行.

for循环的机制.
内部含有__iter__方法,他会将可迭代对象先转化成迭代器.
,然后在调用__next__方法.
他有异常处理的方法.

for i in [1,2,3]:

    print(i)

l = [1,2,3]

l_iter = l.__iter__()

while True:

    try:

        print(l_iter.__next__())

    except StopIteration:

        break

可迭代对象:str list tuple dict set range

迭代器: 文件句柄

print('__iter__' in dir(range(10)))

print('__next__' in dir(range(10)))

l=[1,2,3,4,5]

s=l.__iter__()

print(s.__next__())

print(s.__next__())

print(s.__next__())

print(s.__next__())

print(s.__next__())

# print(s.__next__())

while True:

    try:

        print(s.__next__())

    except:StopIteration

    break

迭代器：文件句柄是一个迭代器

二生成器

什么是生成器?
生成器的本质就是迭代器,生成器是自己用python代码写的迭代器.\
1,可以用生成器函数
2,可以用各种推导式构建迭代器.
3,可以通过数据转化.

def func():

    print(111)

    return 222

ret = func()

print(ret)

生成器函数 生成器

def gener():

    print('aaa')

    yield 222

    print('bbb')

    yield 333

    print('ccc')

g = gener()

print(g)

print(g.__next__())

print(g.__next__())

return yield 区别

return 返回给调用者值,并结束此函数.

yiled 返回给调用者值,并将指针停留着当前位置.

def cloth():

    for i in range(10000):

        print('衣服%s'%i)

cloth()

def cloth():

    for i in range(8):

        yield '衣服%s'%i

g_cloth = cloth()

print(g_cloth.__next__())

print(g_cloth.__next__())

for i in range(2):

    print(g_cloth.__next__())

for i in range(2):

    print(g_cloth.__next__())


send
1,send 和next功能一样
2, 给上一个yiled 整体发送一个值
send不能给最后一个yield发送值
获取第一个值的时候,不能用send 只能用next

def gener():

    yield 222

    count = yield 333

    print('-------->',count)

    yield 'aaa'

    yield 'bbb'

g = gener()

print(g.send('AAA'))

print(g.send(None))

print(g.send('AAAA'))

print(g.send('wwwwww'))

def gener():

    yield 222

    count = yield 333

    print('-------->',count)

    coubt1=yield 444

    print(coubt1)

    yield 'bbb'

g = gener()

print(g.__next__())

print(g.send('None'))

print(g.send('AAAA'))

print(g.send('ccc'))

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