1.5.4 Python迭代器和生成器

1、可迭代协议：能够被迭代要知足要求的就叫作可迭代协议。内部实现了__iter__方法

iterable：可迭代的------对应的标志

什么叫迭代？：一个一个取值，就像for循环同样取值

字符串，列表，元组，集合，字典都是可迭代的

2、迭代器协议：内部实现了__iter__，__next__方法

迭代器大部分都是在python的内部去使用的，咱们直接拿来用就好了

迭代器的优势：若是用了迭代器，节约内存，方便操做

dir([1,2].iter())是列表迭代器中实现的全部的方法，而dir([1,2])是列表中实现的全部方法，都是以列表的方式返回给咱们，为了方便看清楚，咱们把他们转换成集合，而后取差集，然而，咱们看到列表迭代器中多出了三个方法，那么这三个方法都分别是干什么的呢？

print(dir([1,2].__iter__()))#查看列表迭代器的全部方法
print(dir([1,2]))#查看列表的全部方法
print(set(dir([1,2].__iter__()))-set(dir([1,2])))
复制代码

iter_l=[1,2,3,4,5,6].__iter__()

print(iter_l.__length_hint__())#获取迭代器中元素的长度
print(iter_l.__setstate__(4))#根据索引指定从哪里开始迭代

print(iter_l.__next__())
print(iter_l.__next__())
print(iter_l.__next__())#一个一个的取值
print(next(iter_l))
#next(iter_l)这个方法和iter_l.__next__()方法同样，推荐用next(iter_l)这个
复制代码

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))   #上面的列表长度只有5个，而你多打印了，就会报错。处理的状况以下，就不会报错了

while True:
    try:
        item=a.__next__()
        print(item)
    except StopIteration: ## 异常处理
        break
复制代码

3、可迭代和迭代器的相同点：均可以用for循环

4、可迭代和迭代器的不一样点：就是迭代器内部多实现了一个__next__方法

5、判断迭代器和可迭代的方法：

第一种：判断内部是否是实现了__next__方法

'__iter__' in dir(str)#若是__iter__在这个方法里面，就是可迭代的。 
复制代码

第二种： Iterable 判断是否是可迭代对象 Iterator 判断是否是迭代器 用法：

from collections import Iterable  
from collections import Iterator

#好比给一个字符串
s='abc'
print(isinstance(s,Iterable))#isinstance判断类型的
print(isinstance(s,Iterator))
复制代码

判断range函数和map函数

map1=map(abs,[1,-2,3,-4])
print(isinstance(map1,Iterable))
print(isinstance(map1,Iterator))#map方法自带迭代器

s=range(100)#是一个可迭代的，可是不是迭代器
print(isinstance(s,Iterable))
print(isinstance(s,Iterator))
复制代码

5、生成器函数：常规定义函数，可是，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。生成器的好处，就是一会儿不会在内存中生成太多的数据

python中提供的生成器：1.生成器函数 2.生成器表达式 生成器的本质：就是一个迭代器

def  func(): #这是一个简单的函数
        a=1
        return a
print(func())


def func():
    print('aaaaaaaaaaa')
    a = 1
    yield a  ## 返回第一个值
    print('bbbbbb')
    yield 12  ## 返回第二个值


ret = func()  ## 得拿到一个生成器
## print(ret)#返回的是一个地址
print(next(ret))#取第一个值
print(next(ret))## 取第二个值
print(next(ret))## 取第三个值，会报错，由于没有yield第三个值

复制代码

假如我想让工厂给学生作校服，生产2000000件衣服，我和工厂一说，工厂应该是先答应下来，而后再去生产，我能够一件一件的要，也能够根据学生一批一批的找工厂拿。 而不能是一说要生产2000000件衣服，工厂就先去作生产2000000件衣服，等回来作好了，学生都毕业了。。 作衣服

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))
复制代码

计算移动平均值

#必须先用next再用send
def average():
    total=0 #总数
    day=0 #天数
    average=0 #平均数
    while True:
        day_num = yield average   #average=0
        total += day_num
        day += 1
        average = total/day
avg=average() #直接返回生成器
next(avg)#激活生成器，avg.send(),什么都不传的时候send和next的效果同样
print(avg.send(10))
print(avg.send(20))#send 1.传值 2.next
print(avg.send(30))
复制代码

带装饰器的计算移动平均值

让装饰器去激活
def wrapper(func):
    def inner(*args,**kwargs):
       ret = func(*args,**kwargs)
       next(ret)
       return ret
    return inner

@wrapper
def average():
    total=0 #总数
    day=0 #天数
    average=0 #平均数
    while True:
        day_num = yield average   #average=0
        total += day_num
        day += 1
        average = total/day

ret=average() #直接返回生成器
print(ret.send(10))
print(ret.send(20))#send 1.传一个值过去 2.让当前yield继续执行
print(ret.send(30))
复制代码

生成器监听文件例子

import time


def tail(filename):
    f = open(filename)
    f.seek(0, 2) #从文件末尾算起
    while True:
        line = f.readline()  ## 读取文件中新的文本行
        if not line:
            time.sleep(0.1)
            continue
        yield line

tail_g = tail('tmp')
for line in tail_g:
    print(line)
复制代码

6、yield from

def func():
    ## for i in 'AB':
    ## yield i
    yield from 'AB'     yield from 'AB'就至关于上面的for循环，吧循环简化了
    yield from [1,2,3]

g=func()
print(list(g))
## print(next(g))
## print(next(g))

yield from
复制代码

7、列表推导式：

列表推导式

#举例一
y=2
#for i in range(100):
 ## print(i*y)


#列表推导式是for循环的简写
l=[i*y for i in range(100)]
复制代码

#举例二
l=[{'name':'v1','age':'22'},{'name':'v2'}]
## for dic in l:
## print(dic['name'])
name_list=[dic['name'] for dic in l]
print(name_list)
复制代码

一层循环

## ******一层循环******
l = [i*i for i in range(1,10)]
print(l)
## 上面的列表推倒式就至关于下面的
l  = []
for i in range(1,10):
    l.append(i*i)
print(l)
l = []
复制代码

多层循环

## 1.列表推倒式
l = [i*j for i in range(1,10) for j in range(1,10)]
print(l)
## 2.循环
l = []
for i in range(1,10):
    for j in range(1,10):
        s = i*j
        l.append(s)
print(l)
复制代码

8、生成器表达式：相似于列表推倒式，就是把列表推导式的【】改成了()

生成器表达

l=[{'name':'v1','age':'22'},{'name':'v2'}]

name_list=(dic['name'] for dic in l)#吧列表生成器的[]改为()
print(name_list)#取出的是一个生成器，而不是要取得值，因此得加上next
print(next(name_list))
print(next(name_list))
## print(next(name_list))
复制代码