一 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
while True: #只是单纯地重复，因而不是迭代
print('===>')
l=[1,2,3]
count=0
while count < len(l): #迭代
print(l[count])
count+=1
二 为何要有迭代器？什么是可迭代对象？什么是迭代器对象？
1 #1、为何要有迭代器？
2 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
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4 #2、什么是可迭代对象？
5 可迭代对象指的是内置有__iter__方法的对象，即obj.__iter__，如下
6 'hello'.__iter__
7 (1,2,3).__iter__
8 [1,2,3].__iter__
9 {'a':1}.__iter__
10 {'a','b'}.__iter__
11 open('a.txt').__iter__
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13 #3、什么是迭代器对象？
14 可迭代对象执行obj.__iter__()得到的结果就是迭代器对象
15 而迭代器对象指的是即内置有__iter__又内置有__next__方法的对象
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17 文件类型是迭代器对象
18 open('a.txt').__iter__()
19 open('a.txt').__next__()
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22 #4、注意：
23 迭代器对象一定是可迭代对象，而可迭代对象不一定是迭代器对象
三 迭代器对象的使用
1 dic={'a':1,'b':2,'c':3}
2 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
3 iter_dic.__iter__() is iter_dic #True
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5 print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
6 print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
7 print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
8 # print(iter_dic.__next__()) #抛出异常StopIteration，或者说结束标志
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10 #有了迭代器，我们就可以不依赖索引迭代取值了
11 iter_dic=dic.__iter__()
12 while 1:
13 try:
14 k=next(iter_dic)
15 print(dic[k])
16 except StopIteration:
17 break
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19 #这么写太丑陋了，需要我们自己捕捉异常，控制next，python这么牛逼，能不能帮我解决呢？能，请看for循环
四 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
五 迭代器的优缺点
#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
二 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) #<generator object func at 0x0000000002184360>
二 生成器就是迭代器
g.__iter__
g.__next__
#2、所以生成器就是迭代器，因此可以这么取值
res=next(g)
print(res)
