一、迭代器
1.可迭代对象：遵循可迭代协议，内部含有__iter__方法的对象就叫做可迭代对象。（str、list、tulpe、dict、set）
查询数据类型的方法
s = 'laonanhai' print(dir(s)) # dir(数据类型)查询数据类型的所有方法 l1=[1, 2, 3, 4] print(dir(l1)) dic = {'1':'guo'} print(dir(dic)) 执行输出所有方法
判断是否是可迭代对象的两种方法：
1）print('__iter__' in dir(s)) 直接判断__iter__是否在数据类型的方法里。
2）print(isinstance(l,Iterable))
from collections import Iterable l=[1,2,3,4] print(isinstance(l,Iterable)) #True
2.迭代器：遵循迭代器协议，含有__iter__方法和__next__方法。
l1=[1,2,3] l1_obj = l1.__iter__() print('__iter__' in dir(l1_obj)) #True print('__next__' in dir(l1)) #False __next__不在可迭代对象中 print('__next__' in dir(l1_obj)) # True
可迭代对象转化成迭代器：可迭代对象.__iter__()
l1=[1,2,3] l1_obj = l1.__iter__() print(l1_obj.__next__()) print(l1_obj.__next__()) print(l1_obj.__next__()) 1 2 3 print一次打印一个元素
l1_obj = l1.__iter__() for i in l1_obj: print(i)
循环打印
判断是否是迭代器的方法：
# 方法1 l1=[1,2,3] l1_obj = l1.__iter__() print('__iter__' in dir(l1_obj)) print('__next__' in dir(l1_obj))
# 方法2 l1=[1,2,3] l1_obj = l1.__iter__() from collections import Iterator print(isinstance(l1_obj,Iterator))
迭代器的特点：
1）节省内存空间。
2）满足惰性机制。（next一条执行一条）
3）不能反复取值，不可逆。
用while循环模拟for循环机制：
1）将可迭代对象转化为迭代器。
2）内部使用__next__方法取值。
3）运用了异常处理去处理报错。
l1=[1, 2, 3, 4, 5, 6] l1_obj=l1.__iter__() while True: try: i=l1_obj.__next__() print(i) except Exception: break
二、生成器
自己写的能实现迭代器功能的是生成器，本质上是迭代器，特点是惰性运算。
生成器的产生方式：
1.用生成器函数构造。(一条一条打印)
第一：函数中只要有yield就不是函数，而是一个生成器。
第二：g称作生成器对象。
def func1(): print(111) print(222) yield 666 yield 777 g=func1() print(g.__next__()) print(g.__next__())
import time def genrator_fun1(): a=1 print('现在定义了a变量') yield a b=2 print('现在定义了b变量') yield b g1=genrator_fun1() print('g1:',g1) print('-'*20) print(next(g1)) time.sleep(1) print(next(g1))
def func1(): for i in range(1,10000): yield '老男孩校服%d号'% i g = func1() for i in range(50): g.__next__() print(g.__next__()) for j in range(150): print(g.__next__())
send:send和next功能一样，都是执行一次，send可以给上一个yield赋值，第一次使用生成器时，用next获取下一个值（不能用send），最后一个yield不能接收外部的值。
def generator(): print(123) content = yield 1 print(content) print(456) yield 2 #最后一个yield没有值 g = generator() g.__next__() #第一个值不能用send g.send('hello') 执行结果： 123 hello 456
2.用生成器推导式。
1）列表推导式：一行代码搞定，一目了然，占内存，不易排错。
列表生成式是python内置的非常简单却强大的用来创建list的生成式，例如，要生成list[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]可以用range(1,11)
x = range(1,11) print(x) 返回结果：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
单如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做呢？
L = [] for x in range(1,11) L.append(x * x) print(L)
但是循环太繁琐，而列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list
print([x * x for x in range(1,11)]) 执行结果：[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] for 循环后面还可以加if判断筛选出仅偶数的平方 [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0] 还可以使用两层循环，生成全排列 >>>[m + n for m in "ABC" for n in "XYZ"] ['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']
列表生成式实现九九乘法表
print(" ".join([" ".join(["%s*%s=%s"%(j,i,i*j) for j in range(1,i+1)]) for i in range(1,10)])) 1*1=1 1*2=2 2*2=4 1*3=3 2*3=6 3*3=9 1*4=4 2*4=8 3*4=12 4*4=16 1*5=5 2*5=10 3*5=15 4*5=20 5*5=25 1*6=6 2*6=12 3*6=18 4*6=24 5*6=30 6*6=36 1*7=7 2*7=14 3*7=21 4*7=28 5*7=35 6*7=42 7*7=49 1*8=8 2*8=16 3*8=24 4*8=32 5*8=40 6*8=48 7*8=56 8*8=64 1*9=9 2*9=18 3*9=27 4*9=36 5*9=45 6*9=54 7*9=63 8*9=72 9*9=81
2）生成器表达式：通过列表生成式可以创建一个list,但是受到内存的限制列表的容量是有限的，会占用很大的存储空间，如果想要节省内存，提升程序的效率就可以利用生成器generator一边循环一边计算，生成器表达式只要把列表表达式的[ ]改成( )就可以创建一个generator
g = (x * x for x in range(10)) print(g) 执行结果：<generator object <genexpr> at 0x00000000035BC410> 通过g.__next__()获取generator 的下一个值 print(g.__next__()) print(g.__next__()) print(g.__next__())
generator保存的是算法，每次调用next()的时候才会计算g的下一个元素值，直到计算到最后一个元素值时，会返回stopIteration的错误。
3）字典推导式
mcase = {'a':10,'b':20}
mcase_frequency = {mcase[k]:k for k in mcase}
print(mcase_frequency)
执行结果：
{10: 'a', 20: 'b'}
4）集合推导式
squared = list({x**2 for x in [1,-1,2]})
print(squared)
执行结果：
[1, 4]
推导式模式：
1）循环模式：经过加工的i for i in 可迭代对象。
l1 = [i*i for i in range(1,11)] print(l1) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
2）筛选模式：经过加工的i for i in 可迭代对象 if条件筛选。
l2 = [i for i in range(1,101) if i%3 == 0] print(l2) [3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54, 57, 60, 63, 66, 69, 72, 75, 78, 81, 84, 87, 90, 93, 96, 99]
l3 = [name for i in names for name in i if name.count('e') == 2 ] print(l3) ['Jefferson', 'Wesley', 'Steven', 'Jennifer']
3.数据类型的转化