迭代器，自定义迭代器，面向过程编程，各种生成式，内置函数

一、迭代器

1、迭代器

　　 what

　　器=》工具
　　迭代：是一个重复的过程，但每次重复都是基于上一次的结果而来的

　　迭代器:就是一种不依赖于索引的取值工具
　　ps:迭代器可以装下无穷个值，也可以产生无穷个值

names=["egon",'lqz','yj']
    count = 1
    while count < len(names):
        print(names[count])
        count+=1

　　why：

　　特性：
     1、是一种通用的迭代取值方案
     2、惰性计算，节省内存

　　how：

dic = {"name": "egon", 'age': 18, 'gender': "male"}
dic_iterator = dic.__iter__()
'''
#这几行就相当于下面的while循环
res1 = dic_iterator.__next__()
print(res1)
res2 = dic_iterator.__next__()
print(res2)
res3 = dic_iterator.__next__()
print(res3)
# res4 =dic_iterator.__next__()  # StopIteration,值取完之后就会报错，可以用以下try ...except防止报错
'''
while True:
    try:
        res = dic_iterator.__next__()
        print(res)
    except StopIteration:
        break

2、可迭代对象与迭代器对象

　　2.1 内置有__iter__方法的类型称之为：可迭代的对象/类型

　　字典dict
　　集合set
　　文件对象(也是迭代器对象)
　　字符串str
　　列表list
　　元组tuple

2.2 迭代器对象: 内置有__next__方法、内置有__iter__方法

dic = {"name": "egon", 'age': 18, 'gender': "male"}

dic_iterator1 = dic.__iter__()
dic_iterator1.__next__()
print(dic_iterator1.__iter__().__iter__().__iter__() is dic_iterator1)

dic_iterator2 = dic.__iter__()
dic_iterator2.__next__()
print(dic_iterator2.__iter__().__iter__().__iter__() is dic_iterator2)

3、for循环的工作原理
　　ps : for循环也叫迭代循环

dic = {"name": "egon", 'age': 18, 'gender': "male"}

'''
#相当于下面的for循环
dic_iterator = dic.__iter__()
while True:
    try:
        res = dic_iterator.__next__()
        print(res)
    except StopIteration:
        break
'''
for k in dic:
    print(k)

"""
步骤1 dic_iterator = dic.__iter__()
步骤2 k=dic_iterator.__next__(),执行循环体代码
步骤3 循环往复，直到抛出异常，for循环会帮我们捕捉异常结束循环
"""

dic = {"name": "egon", 'age': 18, 'gender': "male"}
dic_iterator = dic.__iter__()
for k in dic_iterator:
    print(k)
print(dic_iterator)

4、基于同一迭代器的重复取值，值取完就没有了

# 示例1：
dic = {"name": "egon", 'age': 18, 'gender': "male"}
dic_iterator = dic.__iter__()

while True:
    try:
        res = dic_iterator.__next__()
        print(res)
    except StopIteration:
        break

print('='*20)
dic_iterator = dic.__iter__()
while True:
    try:
        res = dic_iterator.__next__()
        print(res)
    except StopIteration:
        break

# 示例2：
dic = {"name": "egon", 'age': 18, 'gender': "male"}
for k in dic:  # dic.__iter__()
    print(k)

for k in dic:  # dic.__iter__()
    print(k)

二、自定义迭代器

自定义迭代器来实现惰性计算，从而达到节省内存的效果

1、什么是生成器
但凡是函数内出现了yield关键字，调用函数将不会执行函数体代码,会得到一个返回值，该返回值
就是我们自定义的迭代器，称之为生成器

def func():
    print("hello1")
    yield 111
    print("hello2")
    yield 222
    print("hello3")
    yield 333
g = func()
print(g)  # 生成器本质就是迭代器
res=next(g)
print(res)

res=next(g)
print(res)

res=next(g)
print(res)
next(g)

2、yield VS return

（1）相同点：都可以用来返回值
（2）不同点：
          return只能返回一次值，函数就立即结束了
          yield能返回多次值，yield可以挂起函数

# 案例
def func():
     res=0
     while True:
         res+=1
         yield res

g=func()

for i in g:
    print(i)

3、总结迭代器的优缺点
　　优点:
        1、是一种通用的迭代取值方案
        2、惰性计算，节省内存
　　缺点:
        1、取值不如索引、key的取值方式灵活
        2、取值是一次性的，只能往后取，不能预估值的个数

4、案例：研究range的取值原理

def my_range(start, stop, step=1):
   while start < stop:
       yield start
       start += step
g=my_range(1,5)
print(g)
res=next(g)
print(res)
res1=next(g)
print(res1)
res2=next(g)
print(res2)
res4=next(g)
print(res4)
res5=next(g)#报错StopIteration
print(res5) 
#利用for循环 for i in my_range(1,5,2): # 1 3 print(i)

三、面向过程编程

面向过程：
    核心是“过程”二字，过程指的就是做事的步骤
    也就是先干什、再干什么、后干什么。。。

    基于该思想写程序就好比设计一条条的流水线

优点：
    可以把复杂的问题流程化，进而简单化
缺点：
    牵一发而动全身，扩展性差

应用场景？？？

四、各种生成式

1、列表生成式

l=[i**2 for i in range(5) if i > 2]
print(l)

names=['lqz_sb','yj_sb','jason_sb','egon']
l=[name for name in names if name.endswith('sb')]
print(l)

2、集合生成式

res={i for i in range(5)}
print(res)

3、字典生成式

res={f'k{i}': i**2 for i in range(5)}
print(res)

4、生成器表达式

res=(i for i in range(5))
print(res,type(res))
print(next(res))
print(next(res))
print(next(res))
print(next(res))
print(next(res))
print(next(res))

ps:无元组生成式

#案例1：求1~200000的和

nums=(i for i in range(200000))
res=sum(nums)
print(res)

#案例2：求文件的行数

with open('01 迭代器.py', mode='rt', encoding='utf-8') as f:
  '''
#老方式，耗费内存
    data=f.read()
    print(len(data))  # 2202

    res=0
    for line in f:
        res+=len(line)
'''
    # res = sum((len(line) for line in f))#不要这么用
    res = sum(len(line) for line in f)
    print(res)

五、内置函数

abs取绝对值

print(abs(-1))

all（必须要传值） 所有元素都为真则为真，空为真

print(all([True,11,0]))
print(all([]))

any（必须要传值） 一个元素都为真则为真，空为假

print(any([True,False,0]))
print(any([]))

callabe 判断是否可以调用 

print(callable(len))

chr 数字转字符
ord 字符转数字

print(chr(90))
print(ord('Z'))

dir()看可以用什么属性  相当于. 后面跳出来的功能

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

divmod (10,3) #得到商，余数

print(divmod(10,3))

eval('1+10')#  11 直接读出字符串里的内容
 但字符串里的乱七八糟字符不能读出来

res=eval('{"k1":111}
')
print(res['k1'])