1、迭代器

迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退。另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件

特点: 可迭代对象遵循可迭代器协议

  1. 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容
  2. 不能随机访问集合中的某个值 ,只能从头到尾依次访问
  3. 访问到一半时不能往回退
  4. 便于循环比较大的数据集合,节省内存

list转换为迭代器方法:

   1.list.__iter__()

2.iter(l)

for循环机制:

for循环先遍历对象(str,list,tuple,dict,set,文件对象)--》调用遍历对象中__iter__方法 生成迭代器--》再用__next__方法

为什么用for循环:它是基于迭代器协议提供了一个统一的可以遍历所有对象的方法,即在遍历之前,先调用对象的__iter__方法将其转换为迭代器,然后再使用迭代器协议去实现循环访问

迭代器迭代完需要重新生成对象,它只能迭代一次

  1. # 迭代器
    l = [1, 2, 33, 444]
    index = 0
    while index < len(l):
    print(l[index])
    index += 1
  1. l = [1, 2, 33, 444]
    index = 0
    while index < len(l):
    print(l[index])
    index += 1
  2.  
  3. iter_list = l.__iter__()
    print(iter_list.__next__())
    print(iter_list.__next__())
    print(iter_list.__next__())
    print(iter_list.__next__())
  1. #用while模拟for循环
    l = [1, 2, 33, 444]
    iter_l = l.__iter__()
    while True:
    try:
    print(iter_l.__next__())
    except StopIteration:
    print("迭代完毕")
    break

2、生成器

  一个函数调用时返回一个迭代器,那这个函数就叫做生成器(generator);如果函数中包含yield语法,那这个函数就会变成生成器;集合中的某个值 ,只能从头到尾

  1. def func():
    yield 1
    yield 2
    yield 3
    yield 4
    f = func()
    for i in f:
      print(i)
  2.  
  3. 上述代码中:func是函数称为生成器,当执行此函数func()时会得到一个迭代器,next一次 yield一个数 一般配合for使用。
    优点1.延迟计算 节约内存 列表解析和生成器表达式可以比较
    2.提高代码可读性
  1. # 生成器例子 统计每个省份的年龄
    ''' b.txt
    {'name': '北京', 'age': 20}
    {'name': '上海', 'age': 33}
    {'name': '广州', 'age': 28}
    {'name': '深圳', 'age': 40}
    '''
    def get_age():
    with open('b.txt',encoding='utf-8') as f:
    for i in f:
    yield i
    g = get_age()
    all_age = sum(int(eval(i)['age']) for i in g)
  2.  
  3. g = get_age()
    def show_age():
    for i in g:
    print('省份:%s 人口平均年龄:%.2f%%' %(eval(i)['name'],100*eval(i)['age']/all_age))
  4.  
  5. show_age()
  6.  
  7. #send用法
  1. def msg(username):
        while True:
            message = yield
            print('%s的信息:%s' % (username,message))
            message1 = yield
            print(message1)
  2.  
  3. t = msg('tt')
    next(t)
    t.send('11') # tt的信息:11
    t.send('22') # 22
  4.  
  5. zs = msg("zhangsan")
    next(zs)
    zs.send("33")
    zs.send("44")
  1. # 生成器只迭代一次 迭代一次就没了
    def test():
    for i in range(5):
    yield i
    t = test()
    t1 = (i for i in t)
    t2 = (i for i in t1)
    print(list(t1))
    print(list(t2))
    # 显示
    # [0, 1, 2, 3, 4]
    # []
  1.  
  1.  

3、列表解析 三元表达式 生成器表达式

  1. # 列表解析
    l = [i for i in range(1,11)]
    print(l)
    #显示 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
  2.  
  3. # 三元表达式
    passwd = "zhangsan"
    res = "ok" if passwd == "zhangsan" else "error"
    print(res)
    res = "ok" if passwd != "zhangsan" else "error"
    print(res)
  4.  
  5. jishu = [i for i in range(1,11) if i % 2 !=0 ]
    print(jishu)
  6.  
  7. oushu = [i for i in range(1,11) if i % 2 ==0 ]
    print(oushu)
    #显示
    # ok
    # error
    # [1, 3, 5, 7, 9]
    # [2, 4, 6, 8, 10]
  1. # 生成器表达式 把列表解析的[]换成{} 生成器表打死比列表解析节省内存空间
    print([x ** 2 for x in range(1,4)])
    print({x ** 2 for x in range(1,4)})
    print(sum(i for i in range(1000000)))
  1.  

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