python——迭代器和產生器

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一、可迭代協議：可以被迭代要滿足要求的就叫做可迭代協議。內部實現了__iter__方法

　　iterable：可迭代的------對應的標誌

　　什麼叫迭代？：一個一個取值，就像for迴圈一樣取值

       字串，列表，元組，集合，字典都是可迭代的

二、迭代器協議：內部實現了__iter__，__next__方法

　　迭代器大部分都是在python的內部去使用的，我們直接拿來用就行了

　　迭代器的優點：如果用了迭代器，節約記憶體，方便操作

 　　dir([1,2].__iter__())是列表迭代器中實現的所有的方法，而dir([1,2])是列表中實現的所有方法，

 　　都是以列表的方式返回給我們，為了方便看清楚，我們把他們轉換成集合，然後取差集

     

print(dir([1,2].__iter__()))#查看列表迭代器的所有方法print(dir([1,2]))#查看列表的所有方法print(set(dir([1,2].__iter__()))-set(dir([1,2])))

　　

iter_l=[1,2,3,4,5,6].__iter__()print(iter_l.__length_hint__())#擷取迭代器中元素的長度# print(iter_l.__setstate__(4))#根據索引指定從哪裡開始迭代print(iter_l.__next__())print(iter_l.__next__())print(iter_l.__next__())#一個一個的取值print(next(iter_l))#next(iter_l)這個方法和iter_l.__next__()方法一樣，推薦用next(iter_l)這個

l=[1,2,3,4,5]a=l.__iter__()# print(next(a))# print(next(a))# print(next(a))# print(next(a))# print(next(a))# print(next(a))   #上面的列表長度只有5個，而你多列印了，就會報錯。處理的情況如下，就不會報錯了while True:    try:        item=a.__next__()        print(item)    except StopIteration: # 異常處理        break

三、可迭代和迭代器的相同點：都可以用for迴圈

四、可迭代和迭代器的不同點：就是迭代器內部多實現了一個__next__方法

五、判斷迭代器和可迭代的方法：

　　第一種：判斷內部是不是實現了__next__方法

‘__iter__‘ in dir(str)#如果__iter__在這個方法裡面，就是可迭代的。

第二種：

　　　　Iterable 判斷是不是可迭代對象

　　　　Iterator 判斷是不是迭代器

　　　　用法：

from collections import Iterable  from collections import Iterator#比如給一個字串s=‘abc‘print(isinstance(s,Iterable))#isinstance判斷類型的print(isinstance(s,Iterator))

判斷range函數

 

s=range(100)#是一個可迭代的，但是不是迭代器print(isinstance(s,Iterable))print(isinstance(s,Iterator))

五、產生器函數：

　　常規定義函數，但是，使用yield語句而不是return語句返回結果。

　　yield語句一次返回一個結果。

　　產生器的好處，就是一下子不會在記憶體中產生太多的資料

python中提供的產生器：

1.產生器函數    2.產生器運算式

產生器的本質：就是一個迭代器

def  func(): #這是一個簡單的函數        a=1        return aprint(func())def func():    print(‘aaaaaaaaaaa‘)    a = 1    yield a  # 返回第一個值    print(‘bbbbbb‘)    yield 12  # 返回第二個值ret = func()  # 得拿到一個產生器# print(ret)#返回的是一個地址print(next(ret))#取第一個值print(next(ret))# 取第二個值print(next(ret))# 取第三個值，會報錯，因為沒有yield第三個值

初始產生器

例如：

假如我想讓工廠給學生做校服，生產2000000件衣服，我和工廠一說，工廠應該是先答應下來，然後再去生產，

我可以一件一件的要，也可以根據學生一批一批的找工廠拿。
而不能是一說要生產2000000件衣服，工廠就先去做生產2000000件衣服，等回來做好了，學生都畢業了。。。

def make_cloth():    for i in range(1,20000):        yield ‘第%s件衣服‘%(i)ret = make_cloth()print(next(ret))print(next(ret))print(next(ret))for i in range(100):    print(next(ret))

import timedef tail(filename):    f = open(filename)    f.seek(0, 2) #從檔案末尾算起    while True:        line = f.readline()  # 讀取檔案中新的文本行        if not line:            time.sleep(0.1)            continue        yield linetail_g = tail(‘tmp‘)for line in tail_g:    print(line)產生器監聽檔案例子

六、yield  from

def func():    # for i in ‘AB‘:    #     yield i    yield from ‘AB‘     yield from ‘AB‘就相當於上面的for迴圈，吧迴圈簡化了    yield from [1,2,3]g=func()print(list(g))# print(next(g))# print(next(g))

yield from

七、列表推導式：

# ======一層迴圈======l = [i*i for i in range(1,10)]print(l)# 上面的列表推倒式就相當於下面的l  = []for i in range(1,10):    l.append(i*i)print(l)l = []# ======多層迴圈========# 1.列表推倒式l = [i*j for i in range(1,10) for j in range(1,10)]print(l)# 2.迴圈l = []for i in range(1,10):    for j in range(1,10):        s = i*j        l.append(s)print(l)

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八、產生器運算式：類似於列表推倒式，就是把列表推導式的【】改為了（）

l=[{‘name‘:‘v1‘,‘age‘:‘22‘},{‘name‘:‘v2‘}]name_list=(dic[‘name‘] for dic in l)#吧清單產生器的[]改成()print(name_list)#取出的是一個產生器，而不是要取得值，所以得加上nextprint(next(name_list))print(next(name_list))# print(next(name_list))

產生器表達

 

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