python cook 2

迭代器 iterator  生成器 generator

1、手动遍历迭代器

2、代理迭代

解释：将迭代操作代理到容器内部的对象上

操作：使用__iter()__,  for 循环遍历对象时，会自动调用类特殊成员方法__iter()__

 class Foo(object):
 
     def __init__(self, sq):
         self.sq = sq
 
     def __iter__(self):
         return iter(self.sq)
 
 obj = Foo([11,22,33,44])
 
 for i in obj:
     print i

自定义可迭代的类

3、使用生成器创建新的迭代模式

生成器也是一种可迭代的对象

函数内使用了yeild ,则该函数就变成了一个生成器

生成器只能用于迭代操作 ，如 next()

for 循环 是一种迭代操作，其内部调用了next()

for循环语法内部做了什么？

 obj = iter([11,22,33,44])
 
 while True:
     val = obj.next()
     print val

for 循环语法内部

4、实现迭代器协议

略

5、反向迭代

列表或字典等可以使用reversed()进行反向迭代；

自定义对象内部实现了__reversed__()__的特殊方法时，可以使用reversed(obj),反向迭代生效。

6、带有外部状态的生成器函数

自定义一个类，把生成器函数放到__iter__()方法中，例如

from collections import deque
class linehistory:
    def __init__(self, lines, histlen=3):
        self.lines = lines
        self.history = deque(maxlen=histlen)
    def __iter__(self):
        for lineno, line in enumerate(self.lines, 1):
            self.history.append((lineno, line))
            yield line
    def clear(self):
         self.history.clear(）

生成器类

7、迭代器切片

使用 itertools.islice(iterator,start,end) 来对迭代器和生成器切片，返回一个可迭代的 islice 对象，同时 原来的迭代器会被消耗

如果需要之后再次访问这个迭代器，记得先把它里面的数据放入一个列表中

 def count(n):
     while True:
         yield n
         n += 1
 c = count(0)
 
 imort itertools
 for i in itertools(c,0,3)
     print(i)
 >0
 >1
 >2

生成器切片

8、跳过可迭代对象的开始部分

itertools.dropwhile(func,itertor)  每次迭代的值会传入func,当func返回值为True时，丢弃该值，直到func返回值为false时，停止判断返回后面所有的值

 a.txt  前三行为注释
 #
 #
 #
 aaaaaaaa
 bbbbbbbb
 去掉注释
 import itertools
 with open('a.txt') as f:
     for i in itertools.dropwhile(lambda line:line.startswith('#'),f):
         print(i)
 
 >>aaaaaaaa
 
 >>bbbbbbbb

使用dropwhile

9、排列组合的迭代

10、序列上索引值迭代

11、同时迭代多个序列

12、不同集合上元素的迭代

13、创建数据处理管道

14、展开嵌套的序列

判断元素可迭代后，递归yield生成器

 from collections import Iterable
 def flatten(items,ignore_type=(str,bytes)):
 
     for i in items:
 
         if  isinstance(i,Iterable) and not isinstance(i,ignore_type):
 
             yield from flatten(i)
 
         else:
 
             yield i
 
 a=[1,2,[3,4,[5,6],7,8],9]
 
 for i in  flatten(a):
     print(i)

yield from

15、顺序迭代合并后的排序迭代对象

16、迭代器代替while无限循环