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Python中迭代器和生成器的介绍
迭代器
一、迭代的概念
迭代器即迭代的工具，那什么是迭代呢？
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
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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
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
1、为何要有迭代器？
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、什么是可迭代对象？
可迭代对象指的是内置有iter方法的对象，即obj.iter，如下
'hello'.__iter__
(1,2,3).__iter__
[1,2,3].__iter__
{'a':1}.__iter__
{'a','b'}.__iter__
open('a.txt').__iter__3、什么是迭代器对象？
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__()二、迭代器对象的使用
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
iter_dic.__iter__() is iter_dic #True
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三、for循环
#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,结束循环生成器
一、什么是生成器
#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，并且不会执行函数内部代码
def func():
print('====>first')
yield 1
print('====>second')
yield 2
print('====>third')
yield 3
print('====>end')
g=func()
print(g) # yield总结
1、把函数做成迭代器
2、对比return，可以返回多次值，可以挂起/保存函数的运行状态
二、三元表达式
name=input('姓名>>: ')
res='SB' if name == 'alex' else 'NB'
print(res)三、列表解析
优点：方便，改变了编程习惯，可称之为声明式编程
egg_list=[]
for i in range(10):
egg_list.append('鸡蛋%s' %i)
egg_list=['鸡蛋%s' %i for i in range(10)]四、生成器表达式
#1、把列表推导式的[]换成()就是生成器表达式
#2、示例：生一筐鸡蛋变成给你一只老母鸡，用的时候就下蛋，这也是生成器的特性
>>> chicken=('鸡蛋%s' %i for i in range(5))
>>> chicken
at 0x10143f200>
>>> next(chicken)
'鸡蛋0'
>>> list(chicken) #因chicken可迭代，因而可以转成列表
['鸡蛋1', '鸡蛋2', '鸡蛋3', '鸡蛋4',]
#3、优点：省内存，一次只产生一个值在内存中 五、生成器函数
def xd():
for i in range(100):
yield '鸡蛋%s' %i
s=xd()
print(s.__next__())
print(s.__next__())六、生产者消费者模型
import time
# def producer():
# ret=[]
# for i in range(100):
# time.sleep(0.1)
# ret.append('包子%s' %i)
# return ret
#
# def consumer(res):
# for index,baozi in enumerate(res):
# time.sleep(0.1)
# print('第%s个人，吃了%s' %(index,baozi))
#
# res=producer()
# consumer(res)
#yield 3相当于return 控制的是函数的返回值
#x=yield的另外一个特性，接受send传过来的值,赋值给x
# def test():
# print('开始啦')
# firt=yield #return 1 first=None
# print('第一次',firt)
# yield 2
# print('第二次')
#
# t=test()
# res=t.__next__() #next(t)
# print(res)
# # t.__next__()
# # res=t.send(None)
# res=t.send('函数停留在first那个位置，我就是给first赋值的')
# print(res)
def consumer(name):
print('我是[%s],我准备开始吃包子了' %name)
while True:
baozi=yield
time.sleep(1)
print('%s 很开心的把【%s】吃掉了' %(name,baozi))
def producer():
c1=consumer('wupeiqi')
c2=consumer('yuanhao_SB')
c1.__next__()
c2.__next__()
for i in range(10):
time.sleep(1)
c1.send('包子 %s' %i)
c2.send('包子 %s' %i)
producer()
新闻标题：Python中迭代器和生成器的介绍
新闻来源：http://lswzjz.com/article/jgjidd.html
