python notice9 迭代器和生產器

一、迭代器

可以進行for迴圈的都是可迭代物件，常見的可迭代物件：str、list、tuple、dict、set、range、f（檔案），它們都遵循可迭代協議。　　

s = "

小黑人"
for el in
s: 
print(el)

iterable:可迭代物件，內部包含__iter__()函式。

iterator:迭代器，內部包含__iter__同時還包含__next__()。

想要檢視某資料型別是否為可迭代物件或者迭代器，可以通過dir()函式檢視時候包含__iter__或者__iter__和__next()__。

通過__iter__()可以獲取到物件的迭代器，使用迭代器中的__next__()來獲取迭代器中的元素。

s = "

小黑人"
c = s.__iter__() #
獲取迭代器
print(c.__next__()) #
使用迭代器進行迭代，獲取乙個元素，小
print(c.__next__()) #
黑print(c.__next__()) #
人print(c.__next__()) #
stopiteration

迭代器特點：

1.節省記憶體。

2.惰性機制。

3.只能向下執行，不能反覆。

補充：for迴圈機制

s = "

小黑人"
c = s.__iter__
()while
true:
try:
i = c.__next__
() 
print
(i) 
except
stopiteration:
break

二、生成器

生成器實質就是迭代器。獲取生成器有三種方法：生成器函式、推導式獲取生成器、通過資料轉換獲取生成器。

1.生成器函式

def

func():
print("
小黑人"
) 
yield 114 #
把函式中return改成yield，這個函式就是生成器函式
print("
小黑人不黑")
yield 3114 #
原來時0114，但是會報錯，0不能打頭，語法不支援。
ret =func()
print
(ret)
ss = ret.__next__
()print
(ss)
ss = ret.__next__
()print
(ss)
結果：小黑人
114小黑人不黑
3114

注：執行這個函式時，就不是函式的執行，而是獲取這個生成器。生成器本質時迭代器，可以通過__next__()來執行生成器。

yield和return效果一樣，遇到return是直接停止執行函式，而yield是分段來執行乙個函式(當內容多時，一次性全部輸出，會佔大量記憶體；而用yield時，next一此就輸出乙個，不佔記憶體)。當程式執行完最後乙個yield，後面繼續進行__next__()時程式會報錯。

生成器也可以用for迴圈獲取內部元素。因為生成器就是迭代器，迭代器為可迭代物件，故可以進行for迴圈。　

補充send：

1.send()和__next__()一樣，都可以讓生成器執行到下乙個yield；

2.send可以給上乙個yield的位置傳遞值，但不能給最後乙個yield傳值，同時在第一次執行生成器**時不能使用send()。

def

func():
print("
小黑人"
) a = yield 114 #
把函式中return改成yield，這個函式就是生成器函式
print("a="
,a) 
yield 3114 #
原來時0114，但是會報錯，0不能打頭，語法不支援。
ret =func()
ss = ret.__next__
()print
(ss)
ss = ret.send("
小黑人不黑")
print
(ss)
結果：小黑人
114a=小黑人不黑
3114

2.生成器表示式

列表、字典、集合都有推導式，元組沒有推導式。

列表推導式：[結果 fof 變數 in 可迭代物件 if 篩選]

字典推導式：　　結果：key:value

集合推導式：　　結果：key

eg：列表推導式：list = [結果 for in 可迭代物件 if 條件]

lst = ["

小黑人%s
" % i for i in
range3)]
print
(lst)
結果：[
'小黑人0
', '
小黑人1
', '
小黑人2
']

列表推導式**簡單，但是出現錯誤之後不易排查。

生成器表示式和列表推導式語法一樣，只是把換成()。

lst =("

小黑人%s
" % i for i in
range(0))
print
(lst)
結果：at 0x0000017602b9a2a0>

生成器表示式和列表推導式區別：

1.列表推導式比較耗記憶體，一次性載入，生成器表示式幾乎不佔記憶體，使用時才分配和使用記憶體。

2.得到的值不一樣。列表推導式得到的是乙個列表，生成器表示式獲取的是乙個生成器。

注：生成器有惰性機制：生成器只有在方位的時候才有值。說白了，找它要才會給值，不找它要，它是不會執行的。

def

func():
print(111)
yield 222g = func() #
生成器g
g1 = (for i in g) #
生成器g1，但是g1的資料**於g
g2 = for i in g1) #
生成器g2，但是g2的資料**於g1
print(list(g)) #
獲取g中的資料，這時func()才會被執行，列印111，獲取222，g完畢
print(list(g1)) #
獲取g1中的資料，g1的資料**是g，但g已經取完，沒有資料了。
print(list(g2)) #
和g1相同

測試題

def

add(a,b):
return a +b
deftest():
for r_i in range(4):
yield
r_ig =test()
for n in [2,10]:
g = (add(n,i) for i in
g) 
'''展開一層：g = (add(n,i) for i in add(n,i) for i in g),
展開第二層：g = (add(n,i) for i in add(n,i) for i in test()),
兩個n在取值時不可能不同，取值時為10。
'''print
(g)print(list(g)) #
惰性機制，不到最後不會拿值。
結果：at 0x000001c5c0c6a408>[20, 21, 22, 23]

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