迭代器
可以被迭代要满足的要求就叫做可迭代协议。可迭代协议的定义非常简单,就是内部实现了__iter__方法。
迭代器遵循迭代器协议:必须拥有__iter__方法和__next__方法。
用while 模拟 for 循环
l=[1,2,3,4,5] l2=l.__iter__() print(l2) while 1: try: print(l2.__next__()) except StopIteration: break
迭代器有两种:一种是调用方法直接返回的,一种是可迭代对象通过执行iter方法得到的,迭代器有的好处是可以节省内存。
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
特点:惰性运算 开发者自定义
调用生成器函数不会得到返回的具体的值,而是得到一个可迭代的对象。每一次获取这个可迭代对象的值,就能推动函数的执行,获取新的返回值。直到函数执行结束
监听文件输入 def tail(filename): f = open(filename) while True: line = f.readline().strip() if line: yield line tail_g = tail('wenjian') for line in tail_g: print(line)
send
def generator(): print(123) content = yield 1 print('=======',content) print(456) yield2 g = generator() ret = g.__next__() print('***',ret) 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
def g(): yield from 'abc' yield from range(3) print(list(g()))
def f(): s=0 avg=None n=0 while 1: a=yield avg s+=a n+=1 avg=s/n f_g=f() next(f_g) print(f_g.send(10)) print(f_g.send(20)) print(f_g.send(30))
列表推导式 生成器表达式
1.把列表解析的[]换成()得到的就是生成器表达式
2.列表解析与生成器表达式都是一种便利的编程方式,只不过生成器表达式更节省内存
3.Python不但使用迭代器协议,让for循环变得更加通用。大部分内置函数,也是使用迭代器协议访问对象的。例如, sum函数是Python的内置函数,该函数使用迭代器协议访问对象,而生成器实现了迭代器协议,所以,我们可以直接这样计算一系列值的和
合并大小写对应的value值,将k统一成小写
m = {'a': 10, 'b': 34, 'A': 7, 'Z': 3} ma = {k.lower(): m.get(k.lower(), 0) + m.get(k.upper(), 0) for k in m} print(ma)