python生成器 迭代器

#*****************列表表达式************
# l=[s**2 for s in range(1,11) if s%2 is 0]
# print(l)
# #[4, 16, 36, 64, 100]  1-10内所有偶数的平方

[m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
#['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']   排列组合

names = [['Tom', 'Billy', 'Jefferson', 'Andrew', 'Wesley', 'Steven', 'Joe'],
         ['Alice', 'Jill', 'Ana', 'Wendy', 'Jennifer', 'Sherry', 'Eva']]
l2 = [name for i in names for name in i if name.count('e') == 2]      #找列表中有两个"e"的字符串  ,用了两个循环 for i in names 和 for name in i 是嵌套的
#['Jefferson', 'Wesley', 'Steven', 'Jennifer']



x = {
    'name':'alex',
    'Values':[{'timestamp':1517991992.94,　　　　　　　　
         'values':100,},
        {'timestamp': 1517992000.94,
        'values': 200,},
        {'timestamp': 1517992014.94,
         'values': 300,},
        {'timestamp': 1517992744.94,
         'values': 350},
        {'timestamp': 1517992800.94,
         'values': 280}
      ],}

print([[dic[i] ] for dic in x['Values'] for i in dic  ])　　　　　　#两个循环嵌套结构
#[[1517991992.94], [100], [1517992000.94], [200], [1517992014.94], [300], [1517992744.94], [350], [1517992800.94], [280]]

print([  [dic[i] for i in dic]   for dic in x['Values']  ])　　　　#循环的位置不同,得到的列表不同
#[[1517991992.94, 100], [1517992000.94, 200], [1517992014.94, 300], [1517992744.94, 350], [1517992800.94, 280]]
#有时直接粘博客上的代码会报错,在pycharm中重新敲一遍就好了


#**************类似的字典也有表达式
#以下是将字典的键和值互换的字典推导式
mcase = {'a': 10, 'b': 34}
print({mcase[i]: i for i in mcase})

#{10: 'a', 34: 'b'}

#*****************使用列表表达式创建generator,将 [ ]换为 ( )*********
# l=(s**2 for s in range(1,11) if s%2 is 0)
# print(l)  #<generator object <genexpr> at 0x0000015C4A3A4BA0> 表明这是一个生成器对象
# print(next(l))  #4
# print(next(l))  #16
# print(next(l))  #36
# print(next(l))  #64

#************************使用函数创建,yield***************
def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'
f=fib(10)       #  规定了循环的总次数,同时fib进行了初始化,指向第0个,这个是必须的,f=fib()把fib()通过yield返回的值一次次传递出来,如果没有那么fib()的值只是第一个yield返回的值
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))
# 1
# 1
# 2
# 3
# 5
# 8


for i in fib(10):   #使用迭代代替next
    print(i)
# 1
# 1
# 2
# 3
# 5
# 8
# 13
# 21
# 34
# 55
g = fib(6)
while True:
    try:
        x = next(g)
        print('g:', x)
    except StopIteration as e:
        print('Generator return value:', e.value)
        break
# g: 1
# g: 1
# g: 2
# g: 3
# g: 5
# g: 8
#*****************杨辉三角**********************
#           1
#          / 
#         1   1
#        /  / 
#       1   2   1
#      /  /  / 
#     1   3   3   1
#    /  /  /  / 
#   1   4   6   4   1
#  /  /  /  /  / 
# 1   5   10  10  5   1
def YH(max):
    n ,l1,count = 0 ,[1] ,0
    while n < max:
        try:
            yield l1
            l2 = []
            for i in range(0, (len(l1) - 1)):
                l2.append(l1[i] + l1[i + 1])
            l2.insert(0, 1)
            l2.append(1)
            l1 = l2
            n += 1
        except StopIteration as e:
            print('Generator return value:', e.value)
            break

Y = YH(10)
for i in Y:
    print(i)

#######迭代器
isinstance("s",str)  #判断变量s是否是字符串,isinstance是用来判断某个变量的类型,其他的变量类型也可用此判断

# 凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；
# 凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；
# 集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。
# Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，例如：
for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
    pass
#等价于

# 首先获得Iterator对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while True:
    try:
        # 获得下一个值:
        x = next(it)
    except StopIteration:
        # 遇到StopIteration就退出循环
        break

'''可迭代对象:Iterable
        内部含有__iter__方法的就是可迭代对象.
        可迭代对象不能取值,因为内部不含有__next__方法.

    可迭代对象 ---> 迭代器.
        obj.__iter__()
        iter(obj)
    迭代器:Iterator
        内部含有__iter__,__next__ 方法的对象.
    可迭代对象: str,list,dict,tuple,set,range
    文件句柄:是迭代器.
    迭代器的优点:
        1,节省内存.
        2,惰性机制.
        3,单向,不可逆.
    如何判断可迭代对象,迭代器.
        1,__iter__ in dir(obj)
        2,isinstance(l1,Iterable)
          isinstance(l1,Iterator)

    生成器:
        自己用python代码写的迭代器就是生成器.
        生成器的本身就是迭代器.'''

可迭代对象  内部含有__iter__方法  str,list,tuple,dict,set,range
迭代器		内部含有__iter__方法,并且含有__next__方法  f文件句柄,map,filter,zip,等,生成器本身就是迭代器
迭代器的特点:1,节省内存.2,惰性机制3,单向不可逆
python内置的next()方法实际上就是执行函数的__next__方法
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])   # iter将可迭代对象变为迭代器,也可以在对象的类中加入__next__方法

　　 

#*******使生成器拿出一个个值的方法
obj = (i for i in [1,2,3])
#方法一,使用__next__方法
ret1 = obj.__next__()
print(ret1)     #1
#方法二,使用 for 循环
for i in obj:
    print(i)
# 1
# 2
# 3
#方法三,使用list,相当于把生成器转化为列表表达式
ret2 = list(obj)
print(ret2)    #通过列表也会执行生成器,把生成器中的值拿出来
#[1, 2, 3]

#这三种方式不要同时使用,因为如果一个生成器中的元素没拿完的话,下一个执行生成器时会接着生成元素,而不是重新生成