1. ""
    迭代器
    什么是迭代器(iterator)
    器指的某种工具,
    迭代指的是更新换代的过程,例如应用程序的版本更新从1.0 变成 1.1 1.2
    迭代的目的是要根据上一个结果,产生下一个结果,这是一个重复的过程,但不是单纯的重复
    迭代器就是,一种根据上一个结果得到下一个结果的工具,简单地说就是一种获取数据的工具
  2.  
  3. 可迭代对象
    指的就是可以使用迭代器取出数据的对象
    如何判断一个对象是否可迭代,就看这个对象是否提供迭代器,通过对象调用__iter__()来获取迭代器
    所有的容器类型(包括字符串)都是可迭代的
  4.  
  5. 迭代器的使用
    1.通过调用对象的__iter__()方法的到迭代器
    2.调用迭代器的__next__()方法来获取每一个值
    如何判断一个对象是不是迭代器?
    迭代是为了取值,取值使用next方法,那么只要对象具备 next方法就称之为迭代器
    其中文件类型比较特殊,它既是迭代器,又是可迭代对象
  6.  
  7. 迭代器总结:
    迭代器是一种通用的取值工具
    只有具备__iter__()方法的对象才能被迭代器取值,称之为可迭代对象
    迭代器是为了取值,只要具备next方法的就是迭代器,
    python中迭代器同时具备iter方法和next方法 调用iter将返回迭代器自身
    每一种数据类型内部的迭代实现都不各不相同
  8.  
  9. 为什么用迭代器?
    统一取值方式
  10.  
  11. 如何使用
    for ....
    """
  12.  
  13. # 要获取数据 首先得要有数据
    # 保存数据的方式有很多,如下
    # a = 10
    # print(a)
  14.  
  15. # nums = [1,2,3,4,5,6,7,8]
    # nums = "hello python"
    # nums = {1,3,5,7,9}
    # index = 0
    # while index < len(nums):
    # t = nums[index]
    # index += 1
    # print(t)
  16.  
  17. # 目前每种数据类型 取值方式不统一这就有问题了,万一后续增加新的数据类型,还得学习新的取值方式,
    # 每种类型还不同,最好的解决方案是:提供一种通用的取值方式使其可以搭配任何数据类型,于是就有迭代器
  18.  
  19. # 可迭代的类型
  20.  
  21. # msg = "hello python"
    # # 带有__开头__结尾的方法都是内置的特殊方法,会在某个时间自动执行
    # res = msg.__iter__()
    # print(res)
    #
    # d = {}
    # d.__iter__()
    #
    # s = set()
    # s.__iter__()
    #
    # t = (1,)
    # t.__iter__()
    #
    # li =[]
    # li.__iter__()
  22.  
  23. #
  24.  
  25. # li = [1,23,4,5]
    # res = li.__iter__()
    # print(res)
    #
    # print(res.__next__())
    # print(res.__next__())
    # print(res.__next__())
    # print(res.__next__())
  26.  
  27. # print(res.__next__())
  28.  
  29. # msg = "hello python"
    # msg = [1,2,4,5]
    # msg = {"name":"张无忌","sex":""}
    # msg = {1,2,3,4,5}
    # # msg = 10
    # res = msg.__iter__()
    # while True:
    # try:
    # print(res.__next__())
    # except:
    # print("停止迭代啦.... 没有值了")
    # break
    # print("over")
    #
    # # for
    # for i in msg: # i = msg.__iter__().__next__()
    # print(i)
    #
    # f = open("1.迭代器.py",encoding="utf-8")
    # for line in f:
    # print(line,end="")
    #
    # f.__iter__() # 文件也是可迭代对象
  30.  
  31. # f = open("1.迭代器.py",encoding="utf-8")
    # f.__iter__() # 是一个可迭代对象
    # f.__next__() # 是一个迭代器
    # # 文件自身就是一个迭代器
    # res = f.__iter__()
    # print(res)
    # print(f)
    # print(res is f)
  32.  
  33. li = [ 1,2,3,4]
    res = li.__iter__()
    res.__iter__()
  34.  
  35. print(res)
    print(res.__iter__().__iter__().__iter__().__iter__())
  36.  
  37. # msg = "hello world"
  38.  
  39. # 对于for而言 所有的对象都需要先判断是否是一个可迭代对象
    """
    伪代码
    if data.has(__iter__):
    it = data.__iter__()
  40.  
  41. """
  42.  
  43. # res = msg.__iter__()
    # while True:
    # try:
    # print(res.__next__())
    # except:
    # print("停止迭代啦.... 没有值了")
    # break
    # print("over")
    #
    # d = {"name":"bgon","sex":"man"}
    # print(list(d.keys()).__iter__())
  44.  
  45. s = {1,2,3,4,5}
  46.  
  47. while len(s) > 0:
    print(s.pop())
    #
    # 迭代器一定是可迭代对象
    # 可迭代对象对应是迭代器
    生成器
  1. 迭代器,生成器,for之间的关系
    for的原理是使用迭代器取值
    迭代器是通过生成实现的
  2.  
  3. 了解知识点:
    yield的特殊用法
    当你的生成器中需要外界数据参与时,生成器中如何接受外界数据?
    闭包和参数都能传数据到生成器中,但是都只能接收一次值,如果想要多次传值就需要使用send函数了
    send函数用于向生成器发送数据,但是要注意必须先进行初始化,也就是先调用一次__next__()方法
  4.  
  5. """
  6.  
  7. # def my_generator():
    # print("start")
    # yield 1
    # print("over")
    # yield 2
    #
    #
    # gen = my_generator()
    # print(gen)
    #
    # res1 = gen.__next__()
    # print(res1)
    # res2 = gen.__next__()
    # print(res2)
  8.  
  9. # 可以生成100个数字的生成器
    # def get_num():
    # i = 1
    # while i <= 100:
    # yield i
    # i+=1
    # #
    # g = get_num()
    # for i in range(100):
    # print(g.__next__())
  10.  
  11. # def my_range():
    # i = 0
    # while i < 5:
    # yield "a"
    # i += 1
  12.  
  13. # res = my_range()
    # for i in res: # i = res.__iter().__next__()
    # print("=============")
    # print(i)
  14.  
  15. # for i in range(10):
    # print("123")
  16.  
  17. # send的使用
    # def eat(name):
    # print("this is a chicken name is",name)
    # while True:
    # food = yield "鸡蛋"
    # print("收到的数据",food)
    #
    # c = eat("bgon")
    #
    #
    # c.__next__() #初始化生成器
    # c.send("饲料") #fasng shu
    # c.send("虫子")
  1. 面向过程编程
    是一种编程思想,同样的在编程界不只有这一种编程思想,还要面向对象编程等等...
    编程思想没有高低之分,只有适合与不适合
    你要思考的是什么样的应用程序应该采用哪种编程思想
  2.  
  3. 核心在于过程,指的是在编程时时刻想着过程
    过程指的就是,第一步干什么第二步干什么,完成这个任务需要哪些步骤
    以及每个步骤要干什么
  4.  
  5. 面向过程编程思想的优点与缺点
    优点:可以将一个复杂的大问题,拆分简单的小问题,将复杂的问题简单化,流程化.
    缺点:牵一发需要动全身,扩展性极差,正因如此,才有了新的编程思想,即面向对象
    使用场景:对于一些对扩展性要求不高的应用程序,建议采用面向过程,例如系统内核,shell脚本程序等等
    后期我们开发的应用程序大多都是直接面向用户的,需求变化非常频繁,所以这时候就需要使用面向对象了

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