迭代器、for循环本质、生成器、常用内置方法整理

迭代器

　　什么是迭代器

　　　　迭代：更新换代（重复）的过程，每次的迭代都必须基于上一次的结果

　　　　迭代器：迭代取值的工具

　　为什么要用迭代器

　　　　迭代器给你提供了一种不依赖索引取值的方式

重复+每次迭代都是基于上一次的结果而来的

l = [1, 2, 3, 4]
s = 'hello'
n = 0
while n < len(s):
    print(s(n))
    n+=1

　　根据我们知道的数据类型中，其中 字符串（str）、列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）、集合（set）、文件对象 都属于需要迭代取值的数据类型，内置有__iter__方法的都叫做可迭代对象

　　　　文件对象（执行内置的__iter__之后还是本身，没有任何变化）：文件对象本身就是迭代器对象

迭代器对象

　　1.内置有__iter__方法

　　2.内置有__next__方法

　　注意：迭代器一定是可迭代对象，而可迭代对象不一定是迭代器对象

列表取值

l = [1,2,3,4]
iter_l = l.__iter__()  #生成一个迭代器对象


#迭代器取值，调用__next__方法
print(iter_l.__next__())  #取值：1
print(iter_l.__next__())  #取值：2 
print(iter_l.__next__())  #取值：3
print(iter_l.__next__())  #取值：4
print(iter_l.__next__())  #当列表中的值被取完时，直接报错StopIteration

字典取值

d = {'name':'zhangsan', 'password':'123', 'hobby':'study'}

#将可迭代对象d转换成迭代器对象
iter_d = d.__iter__()

#迭代器对象取值，使用__next__
print(iter_d.__next__())   #取值：name
print(iter_d.__next__())   #取值：password
print(iter_d.__next__())   #取值：hobby
print(iter_d.__next__())   #当字典中的key被取完时，直接报错StopIteration

在项目过程中，所有的程序肯定是不允许有报错信息的，这时我们可以使用捕获异常来处理

while True:
    try:
        print(iter_d.__next__())
    except StopIteration:    #放入程序的报错信息
        print('值已经被取完了')
        break

ps：迭代器取值的特点：只能从前往后依次取，不能倒序

for循环内部的本质

for循环内部的本质

　　1.将in后面的对象调用__iter__转换成迭代器对象

　　2.调用__next__迭代取值

　　3.内部有异常捕获StopIteration，当__next__报这个错，自动结束循环

d = {'name':'zhangsan', 'password':'123', 'hobby':'study'}
for i in d:
    print(i)

#for循环后面的in是关键，跟的是一个可迭代对象

小示例：

#使用匿名函数，以及map方法求取出的值

l = [1,2,3,4]
res = map(lambda x:x+1,l)
print(map(lambda x:x+1,l))
print(res.__next__())
print(res.__next__())
print(res.__next__())
print(res.__next__())

#打印结果 
2
3
4
5

小结：

可迭代对象：内置有__iter__方法

迭代器对象：内置既有__iter__方法，内置也有__next__方法

迭代取值：

　　优点：

　　　　1.不依赖于索引取值

　　　　2.内存中永远只占一份空间，不会导致内存溢出

　　缺点：

　　　　1.不能够获取指定的元素

　　　　2.取完之后会报错StopIteration

生成器

生成器：用户自定义的迭代器

def func():
    print('first')
    yield  666  # 函数内如果有yield关键字,那么加括号执行函数的时候并不会触发函数体代码的运行
    print('second')
    yield  777
    print('third')
    yield  888,999
    print('forth')
    yield 
g = func()  # 生成器初始化:将函数变成迭代器
print(g)
print(g.__next__())
print(g.__next__())
print(g.__next__())
打印结果：

<generator object func at 0x000001F4D0F73780>
first
666
second
777
third
(888, 999)

# yield后面跟的值就是调用迭代器__next__方法能得到的值

# yield既可以返回一个值，也可以返回多个值，并且多个值也是按照元组的形式返回

小练习：

有这样一个例子，如何把它写成一个生成器呢？

for i in range(1,10,2):
　　print(i)

def my_range(start,end,step=2):   # 定义三个形参
    while start < end:                     
        yield start    # 返回start的值
        start += step     #每次循环start都加上step的值
for j in my_range(1,10,2):
    print(j)

yield的用法

yield支持外界为其传参

def eat(name):
    print('%s 准备开吃' %name)
    while True:
        food = yield
        print('%s 吃了 %s' %(name, food))

g = eat('zhangsan')
g.__next__()   # 必须现将代码运行至yield，才能够为其传参
g.send('包子')   #send给yield左边的变量传值，其中触发了__next__方法
g.send('火腿')

# 打印结果
zhangsan 准备开吃
zhangsan 吃了 包子
zhangsan 吃了 火腿

# 当函数内有yield关键字的时候，调用该函数不会执行函数体代码，而是将函数变成生成器

小结：

yield：

　　1.提供了一种自定义生成器方式

　　2.会帮助将函数的运行状态暂停住

　　3.可以返回值

与return之间异同点

　　相同点：都可以返回值，并且都可以返回多个

　　不同点：

　　　　1.yield可以返回多次值，而return只能返回一次函数就会立即结束

　　　　2.yield还可以接收外部传入的值

生成器生成式

　　生成器不会主动执行任何一行代码，必须通过__next__触发代码的运行

with open('xxx.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    g = (len(line) for line in f)
    print(sum(g))    #求和

练习

def add(n,i):
    return n+i
def test():
    for i in range(4):
        yield i
g=test()
for n in [1,10]:
    g=(add(n,i) for i in g)
    # 第一次for循环g=(add(n,i) for i in test())
    # 第二次for循环g=(add(n,i) for i in (add(n,i) for i in test()))
print(n)
res=list(g)
print(res)

res的结果是多少

答案

[20,21,22,23]

内置方法

abs：绝对值

print(abs(-11.11))  # 求绝对值
l = [0,1,0]
print(all(l))  # 只要有一个为False就返回False
print(any(l))  # 只要有一个位True就返回True

 callable ：可调用的（可调用返回True，不可调用返回False）

l = [1,2,3]
def index():
    pass
print(callable(l))
print(callable(index))

# print(chr(97))  # 将数字转换成ascii码表对应的字符
# print(ord('a'))  # 将字符按照ascii表转成对应的数字

dir：获取当前对象名称空间里面的名字

l = [1,2,3]
print(dir(l))

divmod：分页器

print(divmod(101,10))
total_num,more = divmod(900,11)
if more:
    total_num += 1
print('总页数:',total_num)

enumerate：枚举

l = ['a','b']
for i,j in enumerate(l,1):
    print(i,j)

eval

s = """
print('hello baby~')
"""
eval(s)

# 打印结果
hello  baby~

s1 = """
print(1 + 2)
for i in range(10):
    print(i)
"""
eval(s1)

# 报错：SyntaxError: invalid syntax

# eval不支持逻辑代码,只支持一些简单的python代码

exec

s1 = """
print(1 + 2)
for i in range(10):
    print(i)
"""
exec(s1)

# 打印结果
1
2
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4
5
6
7
8
9

format 三种玩法
　　{}占位
　　{index} 索引
　　{name} 指名道姓

isinstance：判断是否属于某个数据类型

n = 1
print(type(n))
print(isinstance(n,int))


# 打印结果
<class 'int'>
True

print(pow(2,3))   #2的三次方

# 打印结果
8

print(round(3.4))  #四舍五入

# 打印结果
3

help：打印函数注释

def login():
    """
    一起嗨皮
    :return:
    """
print(help(login))