Python迭代器和生成器

python中生成器,迭代器是一个难点，总结：

迭代器:

迭代器遵循迭代器协议：必须拥有__iter__方法和__next__方法。

迭代器的特点:  节省内存,惰性运算,一次性取值,只能按顺序取

for循环和迭代器的关系:

无论是可迭代的还是迭代器都可以被for循环

如果直接循环迭代器,循环一次就没有了

如果循环的非迭代器,每一次循环都相当于从头到尾的循环 是因为在for循环中的所有非迭代器都会通过iter生成一个新的迭代器

迭代器最重要的一个作用就是节省内存

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

def func():
    print('hello')
    yield 1

g = func()   # 调用"生成器函数"
print(g)     # g generator(生成器)
# 调用就不会执行这个函数,而是返回一个生成器
print(dir(g))  # g是一个迭代器
# 所有的生成器都是迭代器

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

生成器中也会用到send/yield from  下面我举例子会好理解一点

比如很常见的计算平均值的函数

def cal_avg():    # 定义一个函数
    sum_n = 0     # 定义一个求和变量sum_n
    count = 0     # 定义一个计数器
    while True:   # while 循环
        num = yield input('请输入数:')   # 把用户输入的数赋值给变量num
        sum_n += int(num)               # 每循环一次把num相加后的值赋给sum_n
        count += 1                      # 计数器加一
        yield sum_n/count               # yield 停止符  也是一个记录符 记录求的平均值
g = cal_avg()         # 调用生成器函数
for i in g:           # 对g使用for循环  i接受了用户输入的值
    a = g.send(i)     # send函数(用send之前要用__next__或者for建立管道)  算出的平均值赋值给a  同时send一个i给第一个yield 
    print(a)          # 最终打印a 就是算出的平均值

如果函数中的yield要接收参数,那么应该使用send传值
如果函数中的yield不需要接收参数,那么应该使用next即可

yield from 的使用方法:

def func():
    l1 = [1,2,3]
    s2 = 'abc'
    yield from l1
    yield from s2

g = func()
for i in g:
    print(i)
2
a
b
c