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

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

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