4-3日 迭代器 生成器

1，什么是可迭代对象。

for 循环，可以循环的就是可迭代对象。字符串string,列表list ，字典dict,集合set ,range.

内部含有_iter_方法的对象，就叫可迭代对象。可迭代对象就遵循可迭代协议。dir以下所有含的方法

s = 'dashfhk'
print(dir(s))
# ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', 
#  '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__',
#  '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__',
#  '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mod__', '__mul__',
#  '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmod__', '__rmul__',
#  '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold',
#  'center', 'count', 'encode', 'endswith', 'expandtabs', 'find', 'format', 'format_map',
#  'index', 'isalnum', 'isalpha', 'isdecimal', 'isdigit', 'isidentifier', 'islower',
#  'isnumeric', 'isprintable', 'isspace', 'istitle', 'isupper', 'join', 'ljust', 
#  'lower', 'lstrip', 'maketrans', 'partition', 'replace', 'rfind', 'rindex', 'rjust',
#   'rpartition','rsplit', 'rstrip', 'split', 'splitlines', 'startswith', 'strip',
 'swapcase'' 'title', 'translate', 'upper', 'zfill']

如何判断？

li = [1,2,3,44,55,5]
print('__iter__'in dir(li))
li = (1,2,3,44,55,5)
print('__iter__'in dir(li))
from collections import Iterable
li = [1,2,34,5,6]
print(isinstance(li,Iterable))
print(isinstance(li,list))

如果含有_iter_就可以for 循环。

2，迭代器

什么叫做迭代器？迭代器英文意思是iterator。可迭代对象转化成迭代器，可迭代对象._iter_()。

迭代器含有 _iter_    和_next_,迭代器也要遵循迭代器协议。

如何判断什么是迭代器？

li = [34, 45, 67, 77]
l2 = li.__iter__()
l3 = l2.__next__()
print(l3)
l3 = l2.__next__()
print(l3)
l3 = l2.__next__()
print(l3)
l3 = l2.__next__()
print(l3)
from collections import Iterator
li = [34, 45, 67, 77]
l2 = li.__iter__()
print(isinstance(l2,Iterator))

迭代器有什么特点：1，节省内存空间。2，满足惰性机制。3，不能反复取值，不可逆。

用 while 循环模拟 for 取值

l2 = [2, 4, 5, 9, 6, 7, 32]
li_obj = l2.__iter__()
while True:
    try:
        i = li_obj.__next__()
        print(i)
    except StopIteration:
        break



l2 = [1, 4, 5, 6, 7]
li_obj = l2.__iter__()
while True:
    try:
        i = li_obj.__next__()
        print(i)
    except Exception:
        break

 3，生成器 ，生成器本质上是迭代器。

生成器的产生方式：1，生成器函数构造。2，生成器推导式构造。3，数据类型的转化。

第一，函数中只要有yield,那他就不是一个函数，而是一个生成器。

第二，g 称作生成器对象。

一个__next__对一个yield取值。

next和send功能一样，都是执行一次，send可以给上一个yield赋值，最后一个yield不能赋值。

def func1():
    for i in range(1,1000):
        yield '老男孩校服%d号'% i

g = func1()

for i in range(50):
    g.__next__()

for j in range(150):
    print(g.__next__())

def generator():
    print(123)
    content = yield 1
    print(content)
    print(456)
    yield 2


g = generator()
g.__next__()
print('***')
ret = g.send('hello')   #send的效果和next一样
print('***',ret)

 #send 获取下一个值的效果和next基本一致
#只是在获取下一个值的时候，给上一yield的位置传递一个数据
#使用send的注意事项
    # 第一次使用生成器的时候 是用next获取下一个值
    # 最后一个yield不能接受外部的值