print(dir([])) #显示列表拥有的所有方法
1 print(dir([])) #显示列表拥有的所有方法 2 3 4 5 #结果如下： 6 ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']
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
iterable 可迭代的 —> _iter_ 只要含有_iter_方法的都是可迭代的
[]._iter_() 迭代器 —>_next_ 通过next就可以从迭代器中一个一个的数值
__iter__方法做了什么事情呢?
l = [1,2,3,4,5] print(l.__iter__()) #结果 <list_iterator object at 0x109896518>
执行了list([1,2])的__iter__方法，得到了一个list_iterator，现在又得到了一个新名词——iterator
iterator，这里给我们标出来了，是一个计算机中的专属名词，叫做迭代器。
''' dir([1,2].__iter__())是列表迭代器中实现的所有方法，dir([1,2])是列表中实现的所有方法,都是以列表的形式返回给我们的，为了看的更清楚，我们分别把他们转换成集合， 然后取差集。 ''' #print(dir([1,2].__iter__())) #print(dir([1,2])) print(set(dir([1,2].__iter__()))-set(dir([1,2]))) 结果： {'__length_hint__', '__next__', '__setstate__'}
我们看到在列表迭代器中多了三个方法，那么这三个方法都分别什么用途呢？
iter_l = [1,2,3,4,5,6].__iter__() #获取迭代器中元素的长度 print(iter_l.__length_hint__()) #根据索引值指定从哪里开始迭代 print('*',iter_l.__setstate__(4)) #一个一个的取值 print('**',iter_l.__next__()) print('***',iter_l.__next__())
__next__能让我们一个一个取值
在for循环中，就是在内部调用了__next__方法才能取到一个一个的值。
那接下来我们就用迭代器的next方法来写一个不依赖for的遍历。
l = [1,2,3,4] l_iter = l.__iter__() item = l_iter.__next__() print(item) item = l_iter.__next__() print(item) item = l_iter.__next__() print(item) item = l_iter.__next__() print(item) item = l_iter.__next__() print(item)
但是这段代码在最后报错了，因为我们一直取next取到迭代器里已经没有元素了，就会抛出一个异常StopIteration，告诉我们，列表中已经没有有效的元素了。
接下来稍作修改，把这个异常报错处理掉：
l = [1,2,3,4] l_iter = l.__iter__() while True: try: item = l_iter.__next__() print(item) except StopIteration: break
现在我们就使用while循环实现了原本for循环做的事情，我们是从l_iter获取一个一个的值，这个l_iter就是一个迭代器。
只要含有_iter_方法的都是可迭代的 ----可迭代协议
迭代器协议 ——内部含有_next_和_iter_方法的就是迭代器
迭代器的好处：
从容器类型中一个一个的取值，会把所有的值都取到。
节省内存空间
迭代器并不会在内存中再占用一大块内存，而是随着循环每次生成一个，
每次_next_提供一个
生成器：
生成器函数
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
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。
def count(): yield 1 yield 2 yield 3 yield 4 yield 5 yield 6 yield 7 yield 8 g = count() print(g) print(g.__next__()) print(g.__next__()) print(g.__next__()) print(g.__next__()) print(g.__next__()) print(g.__next__()) print(g.__next__()) print(g.__next__()) #结果： <generator object count at 0x10c30ebf8> 1 2 3 4 5 6 7 8
生成器的应用实例：
def tail(filename): f = open(filename,encoding = 'utf-8') while True: line = f.readline() if line.strip(): yield line.strip() g = tail('file') for i in g: if 'python' in i: print('***',i)
生成器函数进阶：
def generator():
print(123)
content = yield 1
print('######',content)
print(456)
yield 2
g = generator()
ret = g.__next__()
print('****',ret)
ret = g.send('hello’) #send的效果和next一样
print('***',ret)
#结果：
123
**** 1
###### hello
456
*** 2
#send 获取下一个值的效果和next基本一致
#只是在获取下一个值的时候，给上一个值的位置传递一个数据
#使用注意事项：
#第一次使用生成器的时候，必须用next获取下一个值
#最后一个yield不能接受外部的值
实例：获取移动平均值
def average():
sum = 0
count = 0
avg = 0
while 1:
num = yield avg
sum += num
count += 1
avg = sum/count
avg_g = average()
avg_g.__next__()
avg1 = avg_g.send(10)
print(avg1)
avg1 = avg_g.send(20)
print(avg1)
avg1 = avg_g.send(30)
print(avg1)
结果：
10.0
15.0
20.0
#列表推导式
list = [i for i in range(10)]
print(list) #[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
#生成器表达式
g = (i for i in range(10))
print(g) #<generator object <genexpr> at 0x100e97d00> g是一个生成器
#两者区别：
#括号不一样
#返回的值不一样 === 几乎不占用内存
g1 = (i*i for i in range(10))
for i in g1:
print(i)
#[每一个元素或者是和元素相关的操作 for 元素 in 可迭代数据类型] #遍历之后挨个处理
#【满足条件的元素相关的操作 for 元素 in 可迭代数据类型 if 元素相关的条件】 #筛选功能
#30以内所有能被3整出的数
ret = [i for i in range(30) if i%3 == 0]
print(ret)