迭代器

一、迭代器

什么是迭代器?

迭代：更新换代（重复）的过程，每次的迭代都必须基于上一次的结果

迭代器：迭代取值的工具

为什么要用

迭代器给你提供了一种不依赖于索引取值的方式

l = [1,2,3,4,5]
n = 0
while n < len(s):
        print(s[n])
        n += 1

需要迭代取值的类型：

字符串、列表、元组、字典、集合

二、可迭代对象

只有内置有__iter__方法的都叫做可迭代对象

基本数据类型中是可迭代对象的有：str、list、tuple、dict、set

文件对象（执行内置的__iter__之后还是本身，没有任何变化）：文件对象本身就是迭代器对象。

三、迭代器对象

1.内置有__iter__方法

2.内只有__next__方法

ps：迭代器一定是可迭代对象

而可迭代对象不一定是迭代对象

l = [1,2,3,4]

iter_l = l.__iter__()

#迭代器取值 调用__next__

print(iter_l,__next__())

print(iter_l,__next__())

#如果值取完了再想获取，就直接报错了

与前面不同的是，文件打开本身就有迭代。

文件打开过程：f1 = open('xxx.txt','r',encoding = 'utf-8')

调用f1内置的__iter__方法

iter_f = f1.__iter__()

PS:迭代器对象无论执行多少次__iter__方法得到的还是迭代器对象本身

为了防止报错，我们针对这个报错功能有一个异常处理：

d = {'name':'jason','password':'123','hobby':'泡m'}
iter_d = d.__iter__()
while True:
    try:
        print(iter_d.__next__())
    except StopIteration:
        print('无法再获取更多')
        break

迭代器取值特点：只能一次往后取值，不能后退

四、for循环内部的本质

1.将in后面的对象调用__iter__转换成迭代器对象

2.调用__next__迭代取值

3.内部有异常捕获StopIteration,当无法再取值时，自动结束循环。

可迭代对象：内置有__iter__方法

迭代器对象：既内置有__iter__方法也内置有__next__方法

迭代取值优缺点：

优点：1.不依赖于索引值

           2.内存中永远只占一份空间，不会导致内存溢出

缺点：1.不能够获取指定的元素

           2.取完之后会报StopIteration错

五、生成器

生成器：用户自定义的迭代器，本质就是迭代器

def func():
    print('first')
    yield 666 #函数内部如果有yield关键字，那么加括号执行时，并不会触发函数代码题的运行
    print('second')
    yield 777
    print('third')
    yield 888
    print('forth')
    yield 999
    yield
    yield
#yield后面跟的值就是调用迭代器__next__方法你能得到的值
#yield既可以返回一个值也可以返回多个值，并且多个值也是按照元组的形式返回
g = func() #生成器初始化，将函数变成迭代器
print(g)
print(g.__next__())
print(g.__next__())
print(g.__next__())
print(g.__next__())
print(g.__next__())
print(g.__next__())

自制range方法：

def my_range(start,end,step=1):
    while start < end:
        yield start
        start += step

for i in my_range(1,20,2):
    print(i)

yield 支持外接为其传值：

def dinner(name):
    print('%s开始吃'%name)
    while True:
        food = yield
        print('%s吃了%s'%(name,food))
g = dinner('jason')
g.__next__() #必须先将代码运行至yield，才能够为其传值
g.send('海底捞') #给yield左边的变量传参，触发了__next__方法
g.send('黄焖鸡米饭')

yield

1.帮你提供了一种自定义生成器方式

2.会帮你将函数的运行状态暂停住

3.可以返回值

比较return与yield之间的异同点：

相同点：都可以返回值，而且都可以返回多个值

不同点：1.yield可以多次的返回值，而return只能返回一次后终止函数

              2.yield还可以接受外部传入的值

生成器表达式：

res = (i for i in range(1,10) if i !=4)
print(res)

生成器不会主动执行任何一行代码，必须通过__next__触发代码的运行。

六、常用内置方法

1.abs()绝对值

print(abs(-11))

2.all()  any()

l = [0,1,2]
print(all(l)) #只要有一个为Falese就返回False
print(any(l)) #只要有一个位是True就返回True

3.globals() local()

globals()：返回全局变量

local()：返回局部变量，要在局部中使用

4.callable()

判断是否可调用

l = [1,2,3]
def index():
    pass
print(callable(l))
print(callable(index))

5.chr() ord()

chr():将数字转换成ascii码表对应的字符

ord():将字符按照ascii码表转换成字符对应的数字

6.dir()

获取当前对象空间里面的名字

7.divmod()分页器

total_num,more = divmod(1000,12)
if more:
    total_num+=1
print('总页数：',total_num)

8.enumerate枚举

l = ['a','b']
for i,j in enumerate(l,1):
    print(i,j)

9.eval() exec()

识别字符串中的代码，并执行。但是eval不支持逻辑代码，只支持一些简单的python代码

10.isintance()

isintance后面统一该方法判断对象是否属于某个数据类型

n = [1,2,3,4]
print(isinstance(n,list))

11.pow()

print(pow(2,3))

即计算2的3次方的结果

12.round对数字进行四舍五入

print(round(3.35))

七、面向过程编程

面向过程编程：就类似于设计一条流水线

好处：将复杂的问题流程化，从而变得简单

坏处：可扩展性差，一旦需要修改，整体会受到影响