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  • Python之迭代器和生成器(Day17)

    一.可迭代对象(iterable)

      刚才说过,很多容器都是可迭代对象,此外还有更多的对象同样也是可迭代对象,比如处于打开状态的files,sockets等等。但凡是可以返回一个迭代器的对象都可称之为可迭代对象

      可迭代对应的标志:_iter_

      print('_iter_' in dir(str))

      print('_iter_' in dir([1,2,3]))————判断一个变量是不是可迭代的

    二.迭代器(iterator)

      那么什么迭代器呢?它是一个带状态的对象,他能在你调用next()方法的时候返回容器中的下一个值,任何实现了__iter____next__()(python2中实现next())方法的对象都是迭代器,__iter__返回迭代器自身,__next__返回容器中的下一个值,如果容器中没有更多元素了,则抛出StopIteration异常,至于它们到底是如何实现的这并不重要。

      So,迭代器就是实现了工厂模式的对象,它在你每次你询问要下一个值的时候给你返回

      字符串、列表、元组、字典、集合都可以被for循环,说明他们都是可迭代的

    迭代器的特点:

      可以用for循环

      可以节省内存

      你只能用一次    l = [1,2,3,4]

    from collections import Iterable
                                 
    l = [1,2,3,4]                
    t = (1,2,3,4)                
    d = {1:2,3:4}                
    s = {1,2,3,4}                
                                 
    print(isinstance(l,Iterable))
    print(isinstance(t,Iterable))
    print(isinstance(d,Iterable))
    print(isinstance(s,Iterable))

    可迭代协议

    可以被迭代要满足的要求就叫做可迭代协议。可迭代协议的定义非常简单,就是内部实现了__iter__方法

      总结一下:可以被for循环的都是可迭代的,要想可迭代,内部必须有一个__iter__方法。

      接着分析,__iter__方法做了什么事情呢?

    print([1,2].__iter__())
    
    结果
    <list_iterator object at 0x1024784a8>

    执行了list([1,2])的__iter__方法,我们好像得到了一个list_iterator。————iterator(迭代器)

    1.凡是可迭代的内部都有一个_iter_方法

    2.迭代器大部分都是在Python的内部使用,可直接拿来用

    3.迭代器协议:内部实现了_iter_和_next_方法,,,,都可用for循环(相同点)

    三.生成器Generator:

      本质:迭代器(所以自带了__iter__方法和__next__方法,不需要我们去实现)

      特点:惰性运算,开发者自定义

    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

      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

    生成器函数

    一个包含yield关键字的函数就是一个生成器函数。yield可以为我们从函数中返回值,但是yield又不同于return,return的执行意味着程序的结束,调用生成器函数不会得到返回的具体的值,而是得到一个可迭代的对象。每一次获取这个可迭代对象的值,就能推动函数的执行,获取新的返回值。直到函数执行结束。

    import time
    def genrator_fun1():
        a = 1
        print('现在定义了a变量')
        yield a
        b = 2
        print('现在又定义了b变量')
        yield b
    
    g1 = genrator_fun1()
    print('g1 : ',g1)       #打印g1可以发现g1就是一个生成器
    print('-'*20)   #我是华丽的分割线
    print(next(g1))
    time.sleep(1)   #sleep一秒看清执行过程
    print(next(g1))
    View Code

    列表推导式和生成器表达式

    #列表解析
    sum([i for i in range(100000000)])#内存占用大,机器容易卡死
     
    #生成器表达式
    sum(i for i in range(100000000))#几乎不占内存

     

    有一种能力,是持续不断的努力
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