三.函数迭代器，生成器，内置函数

迭代器：     定义：更新换代的过程 每次迭代都必须基于上一次的的结果     器：迭代取值的工具    特色：不依赖索引取值    迭代取值的数据类型：字符串，列表，元组，字典，集合    一，可迭代对象        1，可迭代对象：只有内置有__iter__方法的都叫作可迭代对象        2，是可迭代对象的有： str list tuple dict set            文件对象（执行内置的__iter__以后仍是自己 没有任何变化）            文件对象自己就是迭代器对象            案例：  res = s.__iter__()  # res = iter(s)                    print(s.__len__())  # 简化成了len(s)                    res1 = l.__iter__()  # res1 = iter(l)                    res2 = f1.__iter__()  # res2 = iter(f1)            重点：可迭代对象执行内置的__iter__方法获得就是该对象的迭代器对象    二：迭代器对象        1，内置有__iter__方法        2，内置有__next__方法  （进行取值）        注意：迭代器对象必定是可迭代对象              而可迭代对象不必定是迭代器对象        必须知足1,2 两个条件才是迭代器对象            1》生成一个可迭代对象                l = [1,2]                res = l.__iter__()                # 就是把一个可迭代对象用.__iter__()方法生成迭代器对象            2》迭代器取值  调用 __next__()                print(res.__next__())     #  1                # 调用依次取出一个元素（迭代器对象中有几个元素就能够调用几回）                  直到取完，就会报错StopIteration                  案列：                    f1 = open('xxx.txt','r',encoding='utf-8')                    调用f1内置的__iter__方法                    iter_f = f1.__iter__()                    print(iter_f is f1)    # 判断iter_f 是否是 f1 ,打印 True 或者 False        重点：1，迭代器对象的取值必须用 __next__()              2，迭代器对象不管执行多少次__iter__方法，获得的仍是迭代器对象自己                    # print(f1 is f1.__iter__().__iter__().__iter__().__iter__())              3. 迭代器取值的特色： 只能日后依次取值，不能倒着取        **注意：4，可迭代对象转为迭代对象用一次 .__iter__() 就可，屡次调用和第一次调用同样（能够理解为初始化）                5,调用一次.__next__()方法只能取出其中一个元素，（列表为第一个值，字典取出的是key）    总结：        可迭代对象：内置有__iter__方法的        迭代器对象： 既 内置有__iter__ 也内置有__next__方法        迭代取值：优势：不依赖索引取值                        内存中始终都占一份空间，不会致使内存溢出                缺点                    1.不可以获取指定的元素，只能从前日后依次取                    2.取完以后会报StopIteration错            案例：1，文件取值案列                    （假如文件中有一行内容，若是有n行就调用n次iter_f.__next__()                    f = open('xxx.txt','r',encoding='utf-8')                    iter_f = f.__iter__()                    print(iter_f.__next__())                2，可迭代对象取值（list，dict，set，tuple，str）                    l = [1,2,3,4]                    iter_l = l.__iter__()                    print(iter_l.__next__())    #  1                    l2 = {'name':'jason'}                    iter_l2 = l2.__iter__()                    print(iter_l2.__next__())   #  name                    l3 = (3,'sr',[1,2],{1,'sc'})                    iter_l3 = l3.__iter__()                    print(iter_l3.__next__())       # 3                    print(iter_l3.__next__())       # sr                    print(iter_l3.__next__())       # [1, 2]                    print(iter_l3.__next__())       # {1, 'sc'}    其中的元素是什么类型，取出来的也是该数据类型    三：for循环的本质：            for i in d：     #  for循环后面的in关键 跟的是一个可迭代对象                    1.将in后面的对象调用__iter__转换成迭代器对象                    2.调用__next__迭代取值                    3.内部有异常捕获StopIteration,当__next__报这个错 自动结束循环    四：生成器：            用户自定义的迭代器,本质就是迭代器                1，函数内有yield关键字存在时，函数名加括号不会运行函数体的代码块                    而是将它转变为生成器，当用.__next__() 方法时才会走函数体代码                2，函数体代码运行遇到yield 就会暂停运行                3，yield后面跟的值就是调用迭代器__next__方法你能获得的值   ********                4， yield既能够返回一个值也能够返回多个值 而且多个值也是按照元组的形式返回                5，yield 支持外界为其传参，多个值时 是以元组的形式返回                案列：                    def func():                        print('egon not is dsb')                        yield 'no'                        print('天上飞来一只猴')                        yield '666'                    g = func()          # 生成器初始化:将函数变成迭代器                    g.__next__()         ##  egon not is dsb                    print(g.__next__())    #天上飞来一只猴    666                注意:函数体代码中有 yield，当函数名加括号调用时，                他就是将函数转变为了自定义的生成器，并不会当即执行函数体代码                    案列：                    def func(name):                        print('%s 准备开吃'%name)                        while True:                            food = yield                            print('%s 吃了 %s'%(name,food))                    g = func('egon')                    g.__next__()  # 必须先将代码运行至yield 才可以为其传值     #egon 准备开吃                    g.send('每天向上')  # 给yield左边的变量传参  触发了__next__方法   # egon 吃了 每天向上                    g.send('好好学习')    #egon 吃了 好好学习                2，生成器表达式：                    res = (i for i in range(1,100000000) if i != 4)  # 生成器表达式                    print(res)                    1，生成器不会主动执行任何一行代码                    2，必须经过__next__触发代码的运行zcf    四：内置函数            divmod  分页器            print(divmod(101,10)             enumerate 枚举             exec(s)             eval(s)            eval不支持逻辑代码            format 三种玩法            {}占位            {index} 索引            {name} 指名道姓                        isinstance 后面统一改方法判断对象是否属于某个数据类型            n = 1            print(type(n))            print(isinstance(n,list))  # 判断对象是否属于某个数据类型            l = [0,1,0]            print(all(l))  # 只要有一个为False就返回False            print(any(l))  # 只要有一个位True就返回True补充：    异常处理：            while True:                try:                    print(iter_d.__next__())                except StopIteration:                    print( ’取完了，没有了')                    break