1.内容回顾
1.1 函数（内置/自定义）
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基本函数结构
def func(a1,a2):
pass-
参数
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返回值
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执行函数
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函数小高级
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函数做变量
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函数做参数
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函数中高级
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函数做返回值
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函数的嵌套
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装饰器 & 闭包
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递归
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匿名函数
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内置函数
1.2 模块（内置/第三方/自定义）
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定义模块
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内置：time/json/datetime/os/sys ... 【re模块】
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第三方：
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安装：
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pip包管理工具： pip install xlrd
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源码安装：
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下载源码包：压缩文件。
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解压文件
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打开cmd窗口，并进入此目录：cd C:Python36Libsite-packages
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执行：python36 setup.py build
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执行：python36 setup.py install
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安装路径：C:Python36Libsite-packages
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你了解的第三方模块：
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xlrd
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requests
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自定义
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py文件
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文件夹
__init__.py
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调用模块
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import
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import 模块1 模块1.函数()
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import 模块1.模块2.模块3 模块1.模块2.模块3.函数()
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from xx import xxx
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from 模块.模块 import 函数 函数()
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from 模块.模块 import 函数 as f f()
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from 模块.模块 import * 函数1() 函数2()
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from 模块 import 模块 模块.函数()
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from 模块 import 模块 as m m.函数()
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特殊情况：
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import 文件夹 加载
__init__.py -
from 文件 import *
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1.3 其他
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两个值数据交换
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推导式
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列表（*）
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字典
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集合
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总结
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基础知识
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逻辑能力
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面试题
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下阶段目标：锻炼编码能力。
2.今日内容
2.1 迭代器
··· 迭代器是对某种可迭代对象的每一个元素进行逐一获取，具有__next__()方法，且每次调用都会获取可迭代对象的一个元素（从前往后依次获取）
··· 列表转成迭代器
v1=iter([1,2,3,4])
v1=[1,2,3,4].__iter__() # 两者等值
··· 迭代器获取值，反复调用__next__()方法
v1=[1,2,3,4]
# 列表转换成迭代器
v2=iter(v1)
result1 = v2.__next__()
print(result1)
result2 = v2.__next__()
print(result2)
result3 = v2.__next__()
print(result3)
result4 = v2.__next__()
print(result4)
result5 = v2.__next__()
print(result5)
v1='alex'
v2=iter(v1)
while True:
try:
result = v2.__next__()
print(result)
except exception as e:
break
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直到报错：StopIteration错误，表示已经迭代完毕。
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如何判别一个对象是否是迭代器：内部是否有
__next__方法。
···for循环的底层原理就是迭代器
v1 = [11,22,33,44]
# 1.内部会将v1转换成迭代器
# 2.内部反复执行 迭代器.__next__()
# 3.取完不报错
for item in v1:
print(item)
2.2 可迭代对象
··· 内部有__iter__()方法且返回一个迭代器
v1 = [11,22,33,44]
result = v1.__iter__()
··· 可以被for循环
2.3 生成器（函数的变异）
# 函数
def func():
return 123
func()
# 生成器函数（内部是否包含yield）
def func():
print('F1')
yield 1
print('F2')
yield 2
print('F3')
yield 100
print('F4')
# 函数内部代码不会执行，返回一个 生成器对象 。
v1 = func()
# 生成器是可以被for循环，一旦开始循环那么函数内部代码就会开始执行。
for item in v1:
print(item) # F1 1 F2 2 F3 100 F4
def func():
count = 1
while True:
yield count
count += 1
val = func()
for item in val:
print(item)
总结：函数中如果存在yield，那么该函数就是一个生成器函数，调用生成器函数会返回一个生成器，生成器只有被for循环时，生成器函数内部的代码才会执行，每次循环都会获取yield返回的值。
def func():
count = 1
while True:
yield count
count += 1
if count == 100:
return
val = func()
for item in val:
print(item)
示例：读文件
def func():
"""
分批去读取文件中的内容，将文件的内容返回给调用者。
:return:
"""
cursor = 0
while True:
f = open('db', 'r', encoding='utf-8')# 通过网络连接上redis
# 代指 redis[0:10]
f.seek(cursor)
data_list =[]
for i in range(10):
line = f.readline()
if not line:
return
data_list.append(line)
cursor = f.tell()
f.close() # 关闭与redis的连接
for row in data_list:
yield row
for item in func():
print(item)
2.4 总结
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迭代器，对可迭代对象中的元素进行逐一获取，迭代器对象的内部都有一个 next方法，用于以一个个获取数据。
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可迭代对象，可以被for循环且此类对象中都有 iter方法且要返回一个迭代器（生成器）。
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生成器，函数内部有yield则就是生成器函数，调用函数则返回一个生成器，循环生成器时，则函数内部代码才会执行。
特殊的迭代器（**）：
def func():
yield 1
yield 2
yield 3
v = func()
result = v.__next__()
print(result)
result = v.__next__()
print(result)
result = v.__next__()
print(result)
result = v.__next__()
print(result)特殊的可迭代对象：
def func():
yield 1
v = func()
result = v.__iter__()
print(result) -