迭代器 生成器

迭代器:

可迭代物件:要遵守迭代協議,只要有__iter__方法的,就是可迭代物件,可以被for迴圈

迭代器:要遵守迭代器的協議,有__iter__和__next__方法的就叫迭代器

建立乙個迭代器 == 可迭代物件.__iter__()

使用迭代器,就是 == 迭代器.__next__()

lst = [1,2,3](三個獲取的都是1)

l1 = lst.__iter__().__next__()
l2 = lst.__iter__().__next__()l3 = lst.__iter__().__next__()　　　　print(l1),print(l2),print(l3)都是1

那麼換一種方式呢?

lst = [1,2,3]

l1 = lst.__iter__()　　　　　　　　　　從乙個可迭代物件轉化為迭代器
print(l1.__next__())
print(l1.__next__())
print(l1.__next__())　　　　　　　　　　此時輸出的結果為1,2,3,如果繼續往下再加__next__(),就會報錯

輸出可迭代物件的記憶體位址

print(str.__iter__('你好'))　　　　　 print(list.__iter__([1,2,3]))　　　　print(dict.__iter__())　　　　print(set.__iter__())　　　　 print(tuple.__iter__((1,2,3)))      print(range.__iter__(range(1,5)))   

生成器定義:

通俗來說,在函式體中存在yield就是生成器,函式名+小括號就產生了生成器,並且只能向下執行

函式體中的yield,就是辨別生成器和函式的依據

生成器的好處就是可以節省空間,一次性完成從上往下執行

那如何產生乙個生成器呢?

產生乙個生成器:

deffoo():
print(123)
yield 4
print(foo())　　　　　　結果為,生成器foo的記憶體位址
print(foo)　　　　　　　函式foo的記憶體位址

那麼按照上面這個生成器來看,怎麼樣才能實現print(123)?

def

foo():
print(123)
yield 456f =foo()
print(f.__next__())　　　　這樣就實現了print(123),並有返回值456
print(foo.__next__())　　　如果把f換成了foo(),就會一直生成新的生成器,會重複列印123,456

yield的作用:

yield也可以有返回值,同時也會記錄生成器執行到**,不會再繼續往下執行

yield可以指定返回值,沒有就是none

現在可以來試著捋一捋生成器的執行流程:

def

foo():　　　　　　　　　　　　 1,定義函式
print(123)　　　　　　　　　　5,執行
yield 456　　　　　　　　　　 6,返回值456,停止往下執行
print(789)
yield 1111g =foo()　　　　　　　　　　　　 2,等號右邊foo()　　3,將foo()賦值給g
print(g.__next__())　　　　　　 4,g.__next__()

當有大批量的資料時,用for迴圈就會佔大量的空間,那這時不妨用生成器

li =

deffunc():
for i in range(300):
print
(i)func()
print
(li)
deffunc():
for i in range(300):
yield i
g = func()
print(g.__next__())　　　　　　　　隨取隨用,不會過多的開闢空間
print(next(g))　　　　　　　　　　　　和g.__next__()效果一樣

yield和next的對應:

乙個.__next__()對應乙個yield,如果多了,就會報錯

def

func():
print(1)
yield 2
print(3)
yield 4
yield 5
yield 6g =func()
print
(next(g))
print
(next(g))
print
(next(g))
print(next(g))　　　　　　　　最後乙個yield下面可以寫**,但是不會執行

send:傳送(在外界向生成器傳遞引數)

send == __next__ + 傳值(傳給上乙個yield停住的地方)

def

func():
print(44)
l = yield 5　　　　　　　　　　send,將'哈哈'傳遞給l,
print(l)
yield 66g = func() #
生成乙個生成器
print(g.__next__
())print(g.send('
哈哈'))　　　　　　輸出結果為:44,5,哈哈,66

再來乙個

def

func():
print(44)
l = yield 5
print(1)
yield 66g =func()
print(g.send(none))　　　　　　　輸出結果為:44,5

第一次啟動生成器的時候不能用send,但是可以用send(none),這時send的傳值功能就取消了,只保留next功能

所以,第一次啟動生成器的時候,　　生成器.__next__()  或者  生成器.send(none)

yield from:

def

func():
lst = [1,2,3,4,5]
yield
from
lst　　　　　　在這兒實現的就是for迴圈,for i in lst:print(i)
g =func()
print(g.__next__
())print(g.__next__
())print(g.__next__
())print(g.__next__
())print(g.__next__())　　　　　　ps:yield from只能用next

推導式:推導式只能走乙個分支,但三元運算子可以實現多項

先寫結果,再寫語句,如果有篩選,在語句後面新增條件

列表:

推導式:

print([i for i in range(16)]) 
展開式:
li =
deffunc():
for i in range(16):
func()
print(li)

列表篩選:

推導式:

print([i for i in range(10) if i % 3 ==0])
展開式:
li =
deffunc():
for i in range(10):
if i % 3 ==0:
func()
print(li)

集合的推導式:

推導式:    

dic = 
print() 結果是:(,)或()
篩選: 
print()

集合的推導式和字典很像,但是它只是集合

字典:

推導式1:

lst1 = ['
1','2'
] lst2 = [2,3]
print() 輸出結果為
推導式2:
dic = 
print()

生成器的推導式:

推導式:

l1 = (i for i in range(1000) 條件) print
(l1),生成器的位址
for i in range(10):
print(l1.__next__
())展開式:
deffunc():
for i in range(100):
if i % 3 ==0:
yield
i 
g =func()
for n in range(10):
print(g.__next__())

生成器 迭代器

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