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  • 迭代器与生成器

    迭代器

    迭代器的概念

    #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
    

    为什么要有迭代器?什么是可迭代对象?什么是迭代器对象?

    #1、为何要有迭代器?
    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
    
    #2、什么是可迭代对象?
    可迭代对象指的是内置有__iter__方法的对象,即obj.__iter__,如下
    'hello'.__iter__
    (1,2,3).__iter__
    [1,2,3].__iter__
    {'a':1}.__iter__
    {'a','b'}.__iter__
    open('a.txt').__iter__
    
    #3、什么是迭代器对象?
    可迭代对象执行obj.__iter__()得到的结果就是迭代器对象
    而迭代器对象指的是即内置有__iter__又内置有__next__方法的对象
    
    文件类型是迭代器对象
    open('a.txt').__iter__()
    open('a.txt').__next__()
    
    
    #4、注意:
    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
    

    迭代器对象的使用

    dic={'a':1,'b':2,'c':3}
    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
    iter_dic.__iter__() is iter_dic #True
    
    print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
    print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
    print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
    # print(iter_dic.__next__()) #抛出异常StopIteration,或者说结束标志
    
    #有了迭代器,我们就可以不依赖索引迭代取值了
    iter_dic=dic.__iter__()
    while 1:
        try:
            k=next(iter_dic)
            print(dic[k])
        except StopIteration:
            break
            
    #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
    

    使用for循环循环迭代器对象

    #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
    

    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,也就是说,每一次的循环会把对象里的元素一次性循环完毕
    

    生成器

    生成器概念

    #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>
    

    生成器是特殊的迭代器

    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)
    

    相比于迭代器,生成器的好处在于它不会一次性生成所有被循环的元素,而是取一次而生成一个元素,这样可以减少对内存和cup的使用。

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