楔子

假如有列表 lst = [1,2,3,4],如果想获取列表中的内容,我们有几种方式?

第一种,可以用索引取值;

第二种,可以用for循环,但是也存在特殊情况,比如整型不能用来for循环取值,举个例子:

for i in 123:
    print(i)

结果:

TypeError: 'int' object is not iterable

'int' object is not iterable 意思是: 整型是不可迭代的

那么,什么是可迭代的呢?

lst = [1,2]
print(dir(lst))
结果:
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', 
'__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__',
 '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', 
'__subclasshook__', 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']

from collections import Iterable
                             
l = [1,2,3,4]                
t = (1,2,3,4)                
d = {1:2,3:4}                
s = {1,2,3,4}                
                             
print(isinstance(l,Iterable))
print(isinstance(t,Iterable))
print(isinstance(d,Iterable))
print(isinstance(s,Iterable))
结果:
True
True
True
True

结合上述代码,我们可以得出可迭代协议。可迭代协议简单来说，就是内部实现了__iter__方法.

也就是说,要想可迭代,内部必须要有__iter__方法,那么,__iter__做了什么呢?

print([1,2].__iter__())
结果:
<list_iterator object at 0x00000000027B7198>

iterator

迭代器

我们又得到了一个新的词语--迭代器。那么,什么是迭代器呢?先来看段代码：

l = [1,2,3,4]
res = l.__iter__()
print(res)
结果：
<list_iterator object at 0x00000000024115F8>  #iterator 迭代器

再用dir（）查看l和res可实现的方法：
print(dir(l))
print(dir(res))

结果：

['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']
['__class__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__length_hint__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__next__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__setstate__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__']

再来看在res中，但不在l中的方法：

print(set(dir(res))-set(dir(l)))

结果：

{'__next__', '__length_hint__', '__setstate__'} #这些就是迭代器中特有的方法。

我们再来看看迭代器中特有的三种方法的功能。

print(res.__length_hint__()) # 迭代器中有多少个元素

结果： 4

res.__setstate__(2) # 控制迭代器从哪儿开始迭代

for i in res:

　　print(i)

结果：

3
4

print(res.__next__()) # 从迭代器中取下一个值

print(res.__next__())

结果：

1
2
3
4

那么，迭代器方法中能够实现一个一个取值的是什么？就是__next__

for循环,就是在内部调用了__next__从而实现了一个一个取值.

所以,迭代器遵循迭代协议:必须拥有__iter__和__next__方法

迭代器的特点:

1,具有iter和next方法;

2,通过多次执行next就可以获得迭代器中的所有的值;

3,迭代器中的值只能取一次

4,不取的时候值不出现

迭代器的优点就是:节省内存

关于迭代器的分析就到这里了,最后,我们再来分析一下,range()是不是一个迭代器呢?

print('__iter__' in dir(range(5)))
print('__next__' in dir(range(5)))
print('__next__' in dir(range(5).__iter__()))

from collections import Iterator 
print(isinstance(range(5),Iterator))

结果:
True
False
True
False

生成器

Python中提供的生成器：

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。yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次重它离开的地方继续执行

2.生成器表达式：类似于列表推导，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

生成器函数

所谓的生成器函数,就是包含了yield关键字的函数。

那么，生成器有什么好处呢？就是不会一下子在内存中生成太多数据。

假如我想让工厂给学生做校服，生产2000000件衣服，我和工厂一说，工厂应该是先答应下来，然后再去生产，我可以一件一件的要，也可以根据学生一批一批的找工厂拿。
而不能是一说要生产2000000件衣服，工厂就先去做生产2000000件衣服，等回来做好了，学生都毕业了。。。

def produce():
    """生产衣服"""
    for i in range(2000000):
        yield "生产了第%s件衣服"%i

product_g = produce()
print(product_g.__next__()) #要一件衣服
print(product_g.__next__()) #再要一件衣服
print(product_g.__next__()) #再要一件衣服
num = 0
for i in product_g:         #要一批衣服，比如5件
    print(i)
    num +=1
    if num == 5:
        break