迭代器|三元表达式|生成器

import numpy as np

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迭代：每次获得的结果都基于上次结果来的(更新换代)
迭代器协议：对象必须提供一个【next】方法 ，执行该方法，要么返回迭代器的下一项，要么引起异常
迭代对象（节省内存）：实现迭代器协议的对象（内部：__iter__()方法）


for循环的本质：循环所有对象，全部使用迭代器协议
for循环可以遍历（序列【字符串、列表、元祖】、非序列【字典、集合、文件对象】）
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疑问解答：（字符串、列表、元祖、字典、集合、文件对象）都不是可迭代对象，
只是for循环调用了他们内部的__iter__方法，把他们变成可迭代对象
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x = 'hello'
print(dir(x))     ##查看对应方法
iter_test = x.__iter__()     ###将字符串转化成迭代器对象
print(iter_test)  ##<str_iterator object at 0x000001FE5A566550>迭代器对象的内存地址
print(iter_test.__next__())
print(iter_test.__next__())
print(iter_test.__next__())
print(iter_test.__next__())
print(iter_test.__next__())
# print(iter_test.__next__())
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总结：字符串对象执行for循环（内部解析）：
1.先__iter__()转化成可迭代对象
2.再__next__()进行迭代（爷-父-子）
3.自动捕捉异常
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###序列类的访问（字符串、列表、元祖）
lis = [0,1,2,3,4]
for i in lis:
    print(i)

##迭代器协议取值(先变成迭代器对象)
iter_lis = lis.__iter__()
print(iter_lis.__next__())

##索引遍历
index = 0
while index<len(lis):
    print(lis[i])
    index+= 1

###非序列类型（字典、集合、文件对象）
#集合
s = {1,2,3}
for i in s:
    print(i)
#解析
iter_s = s.__iter__()
print(iter_s)
print(iter_s.__next__())
print(iter_s.__next__())
print(iter_s.__next__())
##字典
dic = {'a':1,'b':2}
iter_dic = dic.__iter__()
print(iter_dic.__next__())    ###取出的是key

##文件对象(先在工作目录创建一个文件)
f = open('test.txt','r+',encoding='utf-8')
# for i in f:
#     print(i)

iter_f = f.__iter__()
print(iter_f.__next__(),end=' ')
print(iter_f.__next__(),end=' ')
print(iter_f.__next__(),end=' ')
print(iter_f.__next__(),end=' ')

##next（）同样是将对象变成可迭代对象，再调用.__next__()
dic1 = {'a':1,'b':2,'c':3}
iter_dic1 = dic1.__iter__()
print(next(iter_dic1))
print(next(iter_dic1))
print(next(iter_dic1))

生成器特性：【可迭代对象】

1.自动实现迭代器协议 
2.生成器函数 ： yield语句：一次返回一个结果，状态保持，下一次接着执行（每走一步，停顿，接着走）
3.三元表达式之列表解析
4.生成器表达式：
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##三元表达式
name = 'alex'
res1 = '前真' if name == 'alex' else '后假'
res2 = '前真' if name == 'lex' else '后假'
print(res1,res2)
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如果判断【真】，res=‘前真’
如果判断【假】，res=‘后假’
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##列表解析
#二元
lis=[i for i in range(10)]
print(lis)
#三元
lis1 = ['鸡蛋%s'%i for i in range(10) if i>5]
print(lis1)

生成器：1.生成器表达式（列表解析[]换成（））2.生成器函数  yield语句【1.停留状态，下次接着；2.返回一个值】

##1.生成器表达式（列表解析的[]换成（）），相对于列表解析更省内存
laomuji = ('鸡蛋%s'%i for i in range(10))
print(laomuji) #<generator object <genexpr> at 0x00000218948C2318>
print(laomuji.__next__())
print(laomuji.__next__())
print(laomuji.__next__())
print(next(laomuji))

print(sum(x**2 for x in range(4))) ##生成器表达式直接计算
print(sum([x**2 for x in range(4)]))##生成器表达式生成列表，再进行计算
##2.生成器函数
def GenerateData(batchsize = 100):
    train_x = np.linspace(-1,1,batchsize)                     ###等差数列（一维数组）
    train_y = 2*train_x+np.random.randn(*train_x.shape)*0.3   ###加入噪声的y=zx （一维数组）
    ##np.random.randn(形状)生成0-1间，包括0但不包括1的随机数

    yield train_x,train_y      ##以生成器方式返回  训练数据 x，y
for i in range(5):
    for x,y in GenerateData():
        print(x[:3])
        print(y[:3])