python迭代器生成器三元运算列表解析

1、迭代器

迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退，不过这也没什么，因为人们很少在迭代途中往后退。另外，迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素，而在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合，比如几个G的文件

特点：可迭代对象遵循可迭代器协议

访问者不需要关心迭代器内部的结构，仅需通过next()方法不断去取下一个内容
不能随机访问集合中的某个值，只能从头到尾依次访问
访问到一半时不能往回退
便于循环比较大的数据集合，节省内存

list转换为迭代器方法：

　　　1.list.__iter__()

2.iter(l)

for循环机制：

for循环先遍历对象（str，list，tuple，dict，set，文件对象）--》调用遍历对象中__iter__方法生成迭代器--》再用__next__方法

为什么用for循环：它是基于迭代器协议提供了一个统一的可以遍历所有对象的方法，即在遍历之前，先调用对象的__iter__方法将其转换为迭代器，然后再使用迭代器协议去实现循环访问

迭代器迭代完需要重新生成对象，它只能迭代一次

# 迭代器
l = [1, 2, 33, 444]
index = 0
while index < len(l):
    print(l[index])
    index += 1

l = [1, 2, 33, 444]
index = 0
while index < len(l):
    print(l[index])
    index += 1

iter_list = l.__iter__()
print(iter_list.__next__())
print(iter_list.__next__())
print(iter_list.__next__())
print(iter_list.__next__())

#用while模拟for循环
l = [1, 2, 33, 444]
iter_l = l.__iter__()
while True:
    try:
        print(iter_l.__next__())
    except StopIteration:
        print("迭代完毕")
        break

2、生成器

　　一个函数调用时返回一个迭代器，那这个函数就叫做生成器（generator）；如果函数中包含yield语法，那这个函数就会变成生成器；集合中的某个值，只能从头到尾

def func():
    yield 1
    yield 2
    yield 3
    yield 4
f = func()
for i in f:
　　print(i)

上述代码中：func是函数称为生成器，当执行此函数func()时会得到一个迭代器，next一次 yield一个数 一般配合for使用。
优点1.延迟计算 节约内存 列表解析和生成器表达式可以比较
   2.提高代码可读性

# 生成器例子 统计每个省份的年龄
''' b.txt
{'name': '北京', 'age': 20}
{'name': '上海', 'age': 33}
{'name': '广州', 'age': 28}
{'name': '深圳', 'age': 40}
'''
def get_age():
    with open('b.txt',encoding='utf-8') as f:
        for i in f:
            yield i
g = get_age()
all_age = sum(int(eval(i)['age']) for i in g)

g = get_age()
def show_age():
    for i in g:
        print('省份:%s 人口平均年龄:%.2f%%' %(eval(i)['name'],100*eval(i)['age']/all_age))

show_age()

#send用法

def msg(username):
    while True:
        message = yield
        print('%s的信息：%s' % (username,message))
        message1 = yield
        print(message1)

t = msg('tt')
next(t)
t.send('11')  # tt的信息：11
t.send('22')  # 22

zs = msg("zhangsan")
next(zs)
zs.send("33")
zs.send("44")

# 生成器只迭代一次 迭代一次就没了
def test():
    for i in range(5):
        yield i
t = test()
t1 = (i for i in t)
t2 = (i for i in t1)
print(list(t1))
print(list(t2))
# 显示
# [0, 1, 2, 3, 4]
# []

3、列表解析三元表达式生成器表达式

# 列表解析
l = [i for i in range(1,11)]
print(l)
#显示 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 三元表达式
passwd = "zhangsan"
res = "ok" if passwd == "zhangsan" else "error"
print(res)
res = "ok" if passwd != "zhangsan" else "error"
print(res)


jishu = [i for i in range(1,11) if i % 2 !=0 ]
print(jishu)

oushu = [i for i in range(1,11) if i % 2 ==0 ]
print(oushu)
#显示
# ok
# error
# [1, 3, 5, 7, 9]
# [2, 4, 6, 8, 10]

# 生成器表达式 把列表解析的[]换成{} 生成器表打死比列表解析节省内存空间
print([x ** 2 for x in range(1,4)])
print({x ** 2 for x in range(1,4)})
print(sum(i for i in range(1000000)))

python迭代器 生成器 三元运算 列表解析

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