第八篇迭代器协议和生产器

#迭代器协议和for循环工作机制
迭代器协议:对象必须提供一个next方法,执行该方法要
么返回迭代中的下一项,要么就引起一个StopIteration异常,
以终止迭代(只能往后走)

2,可迭代对象:

实现了迭代器协议的对象(对象内部有一个__iter__方法)

3,协议是一种约定,可迭代对象实现了迭代器协议,python的内部工具,
(如for循环,sum,min,max函数等)使用迭代器访问对象

for循环本质:循环所有对象,全部使用迭代器协议

注意:(字符串,列表,元组,字典,文件对象),这些都不是可迭代对象,
只不过for循环,调用了他们内部的__iter__方法,把他们变成了可迭代对象
然后for循环调用可迭代对象的__next__方法去取值,而且for循环会捕捉StopIteration异常,
以终止迭代


l=[1,3,4,667,74,45,2345,3,5]
l1=l.__iter__() #转换成可迭代对象,需赋值
print(l1.__next__()) #访问,可用__next__,next方法
print(next(l1))

#生成器表达式,三元运算,列表解析
1.什么是生成器:可理解为一种数据类型,这种数据类型自动实现了迭代器协议
(其他的数据类型需要调用自己内置的__iter__方法)所以生成器就是可迭代对象

2,Python两种方式提供生成器
1.生成器函数:常规函数定义,但是,使用yield语句而不是return语句返回结果,
在每个结果中间,挂起函数状态,以便下次从他离开的地方继续执行

def text():
 for i in range(100):
    yield print('鸡蛋 %d' %i)
l=text() #需赋值
l.__next__()


2.生成器表达式:类似列表推导,但是,生成器返回按需产生结果的一个对象,
而不是一次构建一个结果列表
#生成器表达式,用()
jidan=('鸡蛋 %d'%i for i in range(100))
print(jidan.__next__())
print(jidan.__next__())
print(next(jidan))
#三元表达式
name='alex'
l='sb' if name=='alex' else 'lujiacheng'
print(l)
#列表解析,用[]
egg_list1=['鸡蛋%d' %i for i in range(100) if i>55]
print(egg_list1)

原文地址:https://www.cnblogs.com/ZT152156/p/10328592.html