一、迭代器
1.1、迭代概念
迭代是一个重复的过程，每次重复即一次迭代，并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值
while True: #只是单纯地重复，因而不是迭代
print('===>')
l=[1,2,3]
count=0
while count < len(l): #迭代
print(l[count])
count+=11.2、迭代器概念
1）为什么要有迭代器？
对于序列类型：字符串、列表、元组，我们可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但对于字典、集合、文件等类型是没有索引的，若还想取出其内部包含的元素，则必须找出一种不依赖于索引的迭代方式，这就是迭代器
2）可迭代对象
可迭代对象指的是内置有__iter__方法的对象，即obj.__iter__
"hello".__iter__() #字符串
(1,2,3).__iter__() #元祖
[1,2,3].__iter__() #列表
{"a": 1,"b":2}.__iter__() #字典
{"a","b","c"}.__iter__() #集合
open("a.txt").__iter__() #文件3）迭代器对象
可迭代对象执行obj.__iter__()得到的结果就是迭代器对象
而迭代器对象指的是即内置有__iter__又内置有__next__方法的对象
#文件类型是迭代器对象
open('a.txt').__iter__()
open('a.txt').__next__()查看可迭代对象：
li = ["A","B","C","D"] iter_l=li.__iter__() #获取可迭代对象 print(iter_l) #<list_iterator object at 0x0000016CE2D66C18>
4）注意：
迭代器对象一定是可迭代对象，而可迭代对象不一定是迭代器对象
1.3、迭代器的使用
dic={'a':1,'b':2,'c':3}
iter_dic=dic.__iter__() #得到迭代器对象，迭代器对象即有__iter__又有__next__，但是：迭代器.__iter__()得到的仍然是迭代器本身
print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
#print(iter_dic.__next__()) #抛出异常StopIteration，或者说结束标志
#有了迭代器，我们就可以不依赖索引迭代取值了
iter_dic=dic.__iter__()
while 1:
try:
k=next(iter_dic)
print(dic[k])
except StopIteration:
break
1.4、for循环原理
#基于for循环，我们可以完全不再依赖索引去取值了
dic={'a':1,'b':2,'c':3}
for k in dic:
print(dic[k])
#for循环的工作原理
#1：执行in后对象的dic.__iter__()方法，得到一个迭代器对象iter_dic
#2: 执行next(iter_dic),将得到的值赋值给k,然后执行循环体代码
#3: 重复过程2，直到捕捉到异常StopIteration,结束循环
1.5、迭代器的优缺点
优点：
- 提供一种统一的、不依赖于索引的迭代方式
- 惰性计算，节省内存，不需要将所有元素放置到内存中
缺点：
- 无法获取长度（只有在next完毕才知道到底有几个值）
- 一次性的，只能往后走，不能往前退
二、生成器
2.1、生成器概念
只要函数内部包含有yield关键字，那么函数名()的到的结果就是生成器
def func():
print('====>first')
yield 1
print('====>second')
yield 2
print('====>third')
yield 3
print('====>end')
g=func()
print(g) #<generator object func at 0x000001CB68D6B4C0>
#生成器就是迭代器
# g.__iter__()
# g.__next__()
#s生成器取值
res = next(g)
print(res)2.2、生成器函数
def egg(): for i in range(5): yield '鸡蛋%s' %i eat_egg = egg() print(eat_egg.__next__()) print(eat_egg.__next__()) print(eat_egg.__next__()) print(eat_egg.__next__()) print(eat_egg.__next__())
示例：
def get_polulation():
with open('人口', 'r', encoding='utf-8') as f:
for i in f:
yield i
g=get_polulation()
print(g.__next__()) #{'name':'北京','population':10} ==>获取的时字符串
#print(g.__next__()['population']) #报错TypeError: string indices must be integers
s1=eval(g.__next__()) #转换为字典格式
print(type(s1)) #<class 'dict'>
print(s1['population'])
#计算总人数
# res=0
# for p in g:
# p_dic=eval(p)
# print(p_dic['population'])
# res+=p_dic['population']
# print(res)
all_pop=sum(eval(i)['population'] for i in g)
print(all_pop) #3421360361
三、各种表达式
3.1、三元表达式
name=input('姓名>>: ')
res='SB' if name == 'jack' else 'NB'
print(res)3.2、列表推导式
语法格式：
[expression for item1 in iterable1 if condition1
for item2 in iterable2 if condition2
...
for itemN in iterableN if conditionN
]
类似于
res=[]
for item1 in iterable1:
if condition1:
for item2 in iterable2:
if condition2
...
for itemN in iterableN:
if conditionN:
res.append(expression)示例：
egg_list=[]
for i in range(10):
egg_list.append('鸡蛋%s' %i)
print(egg_list)
egg_list=['鸡蛋%s' %i for i in range(10)]
print(egg_list)
#['鸡蛋0', '鸡蛋1', '鸡蛋2', '鸡蛋3', '鸡蛋4', '鸡蛋5', '鸡蛋6', '鸡蛋7', '鸡蛋8', '鸡蛋9']3.3、生成器表达式
把列表推导式的[]换成()就是生成器表达式
>>> chicken=('鸡蛋%s' %i for i in range(5))
>>> chicken
<generator object <genexpr> at 0x000001DB14D1A930>
>>> next(chicken)
'鸡蛋0'
>>> next(chicken)
'鸡蛋1'
>>> list(chicken) #因chicken可迭代，因而可以转成列表
['鸡蛋2', '鸡蛋3', '鸡蛋4']四、生产者消费者模型
import time
def consumer(name):
print("%s 准备吃包子啦!" %name)
while True:
baozi = yield 1
print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name))
def producer(name):
c = consumer('A')
c2 = consumer('B')
print( c.__next__())
print(c2.__next__())
print("老子开始准备做包子啦!")
for i in range(10):
time.sleep(1)
print("做了2个包子!")
c.send(i)
c2.send(i)
producer("alex")