迭代器与生成器

目录

• 迭代器
  • 可迭代的对象
  • 可迭代对象
• 三元表达式与列表推导式
• 字典生成式
• zip()方法
• 生成器
  • yield关键字
• 总结
  • 生成式表达式与列表推导式

迭代器

迭代的对象

可迭代的对象

凡是有_iter_方法的对象，都是可迭代对象

可迭代对象：python内置str,list.,tuple,dict,set,file

可迭代对象

可迭代对象执行__iter__方法获得返回值，而且可迭代对象会有一个__next__方法。

s='hello'
iter_s = s._iter_()
while true:
    try:
        print(iter_s__next__())
    except stoplteration:
        break

​

h
e
l
l
o

迭代器对象：执行可迭代对象__iter__方法，拿到返回值就是迭代器对象。

特色：

1，内置__next__方法，执行该方法会拿到迭代器对象中的一个值

2，内置__iter__方法，执行该方法会拿到迭代器自己

3，文件自己就是迭代器本iey身

缺点：

1，取指麻烦只能一个一个取，值取了就没了

2，没法使用len()方法获取长度

for循环原理

for循环称为迭代器循环，in后必须是可迭代对象

由于迭代器使用__iter__后仍是迭代器自己，所以for循环不用考虑in后的对象是可迭代对象仍是迭代器对象。

因为对可迭代对象使用__iter__方法后变成一个迭代器对象，这个迭代器对象只是占用了一小块内存空间，他只有使用__next__后才会吐出一个一个值。如lis = [1,2,3,4,5,...]至关于一个一个鸡蛋，而lis = [1,2,3,4,5,...].__iter__至关于一只老母鸡，若是你须要蛋，只须要__next__便可。

三元表达式与列表推导式

条件成立的返回值if条件else不成立时的返回值

x = 10
y = 20
print(f'x if x>y else y：{x if x>y else y}')

x if x>y else y:20

列表推导式

[expression for item1 in iterable1 if condition1
for item2 in iterable2 if condition2
...
for itemN in iterableN if conditionN
]
相似于
res=[]
for item1 in iterable1:
    if condition1:
        for item2 in iterable2:
            if condition2
                ...
                for itemN in iterableN:
                    if conditionN:
                        res.append(expression)

print(F"[i for i in range(10)]: {[i for i in range(10)]}")
[i for i in range(10)]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
print(F"[i**2 for i in range(10)]: {[i**2 for i in range(10)]}")
[i**2 for i in range(10)]: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

字典生成式

print({i:i**2 for i in range(10)})

{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}

zip()方法

keys = ['name', 'age', 'gender']
values = ['nick', 19, 'male']

res = zip(keys, values)
print(F"zip(keys,values): {zip(keys,values)}")

info_dict = {k: v for k, v in res}
print(f"info_dict: {info_dict}")

zip(keys,values): <zip object at 0x11074c088>
info_dict: {'name': 'nick', 'age': 19, 'sex': 'male'}

生成器

yield关键字

yield的英文单词意思是生产，在函数中但凡出现yield关键字，再调用函数，就不会继续执行函数体代码，而是会返回一个值。

def func():
    print(1)
    yield
    print(2)
g = func()
print(g)

<generator object func at 0x10ddb6b48>

总结

yield:

1. 提供一种自定义迭代器的方式
2. yield能够暂停住函数，并提供当前的返回值

yield和return:

1. 相同点：二者都是在函数内部使用，均可以返回值，而且返回值没有类型和个数的限制
2. 不一样点：return只能返回一次之；yield能够返回屡次值

生成式表达式与列表推导式

• 列表推导式[]换成()就是生成器表达式
• 有点：省内存，一次只产生一个值在内存中
• 列表推导式至关于给你一筐鸡蛋， 生成器表达式至关于给你一只老母鸡

# 列表推导式
with open('52.txt', 'r', encoding='utf8') as f:
    nums = [len(line) for line in f]

print(max(nums))

# 生成器表达式
with open('52.txt','r',encoding='utf8') as f:
    nums = (len(line) for line in f)

print(max(nums)) # ValueError: I/O operation on closed file.