每日一问：Python生成器和迭代器，with上下文管理工具

1.生成器：

　　1.1 起源：

　　　　　　若是列表中有一万个元素，咱们只想要访问前面几个元素，对其进行相关操做，经过for循环方式效率过低，而且后面的元素会浪费内存，还会受到内存限制，因此产生生成器来解决这个问题。

　　1.2 啥是生成器：

　　　　　　经过某种算法推演出咱们所须要的内容，而没必要建立全部的列表元素。这种一边循环一遍计算的机制叫作生成器（generator）。经过使用yield返回值函数，每次调用yield都会暂停，将值返回出去进行计算处理。生成器相似于返回值为数组的一个函数，这个函数能够接受参数，能够被调用，可是，不一样于通常的函数会一次性返回包括了全部数值的数组，生成器一次只能产生一个值，这样消耗的内存数量将大大减少。生成器也是一个更加复杂的迭代器。

　　1.3 建立生成器：

　　　　　　方法一：把列表生成式的 [  ]  改成 (  )  便可。

　　　　　　　　　　generator_item = ( i*i for  i  in  range(10))    输出：<generator object <genexpr> at 0x000002A4CBF9EBA0>

　　　　　　　　　　若是要一个个打印出来，能够经过next（）函数得到generator的下一个返回值

　　　　　　　　　　print(next(generator_item))   ==> 1

　　　　　　　　　　print(next(generator_item))   ==> 4

　　　　　　　　　　print(next(generator_item))   ==> 9

　　　　　　　　　　......

　　　　　　　　　　经过这种方式（调用next（）方法） ，最后会报错 StopIteration ，因此通常不用这种方法，通常用for循环遍历生成器

　　　　　　方法二：经过函数的形式建立，典型例子，斐波那契数列

def fib(max): n,a,b =0,0,1
    while n < max: yield b a,b =b,a+b n = n+1
    return 'done' g = fib(6) while True: try: x = next(g) print('generator: ',x) except StopIteration as e: print("生成器返回值：",e.value) break

 

2. 迭代器：（迭代就是循环）

　　2.1 定义：迭代器包含有next方法的实现，在正确的范围内返回期待的数据以及超出范围后可以抛出StopIteration的错误中止迭代。

　　2.2 咱们已经知道，能够直接做用于for循环的数据类型有如下几种：

　　　　　　一类是集合数据类型，如list,tuple,dict,set,str等

　　　　　　一类是generator，包括生成器和带yield的generator function

　　　　这些能够直接做用于for 循环的对象统称为可迭代对象：Iterable

　　　　可使用isinstance()判断一个对象是否为可Iterable对象

　　　　生成器不但能够做用于for循环，还能够被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示没法继续返回下一个值

　　　　使用iter()函数能够将序列转化为迭代器

　　2.3 小结　

• 凡是可做用于for循环的对象都是Iterable类型；
• 凡是可做用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；
• 集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过能够经过iter()函数得到一个Iterator对象

3.  with上下文管理器

　　一些不得不知道的知识：

上下文管理协议：context mangement protocol。协议，包含了某些方法，你们都应该跟着去作的。在这里就是 __enter__和__exit__两个方法。

上下文管理器：支持上下文管理协议的对象，这种对象实现了__enter__和__exit__方法。

as的做用：将返回的对象赋给一个变量，以方便之后的使用。

with是一个对象

运行步骤：

　　1.当进入语句块时，先执行__enter__方法，把文件打开，并返回该文件对象

　　2.执行代码块内容

　　3.离开代码块的时候，执行__exit__方法，关闭文件。

　　在执行过程当中，不管遇到什么异常，都是要离开代码块的，这个时候就由__exit__方法接管了。能够在__exit__中定义，让异常显示出来。