一迭代器

一迭代的概念

迭代是一个重复的过程，每次重复即一次迭代，并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值

二迭代器、可迭代对象、迭代器对象

#1、为何要有迭代器？对于序列类型：字符串、列表、元组，我们可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但对于字典、集合、文件等类型是没有索引的，若还想取出其内部包含的元素，则必须找出一种不依赖于索引的迭代方式，这就是迭代器#2、什么是可迭代对象？可迭代对象指的是内置有__iter__方法的对象，即obj.__iter__，如下'hello'.__iter__(1,2,3).__iter__[1,2,3].__iter__{
    'a':1}.__iter__{
    'a','b'}.__iter__open('a.txt').__iter__#3、什么是迭代器对象？可迭代对象执行obj.__iter__()得到的结果就是迭代器对象而迭代器对象指的是即内置有__iter__又内置有__next__方法的对象文件类型是迭代器对象open('a.txt').__iter__()open('a.txt').__next__()#4、注意：迭代器对象一定是可迭代对象，而可迭代对象不一定是迭代器对象

三迭代器对象的使用

dic={
   'a':1,'b':2,'c':3}iter_dic=dic.__iter__() #得到迭代器对象，迭代器对象即有__iter__又有__next__，但是：迭代器.__iter__()得到的仍然是迭代器本身iter_dic.__iter__() is iter_dic #Trueprint(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)# print(iter_dic.__next__()) #抛出异常StopIteration，或者说结束标志#有了迭代器，我们就可以不依赖索引迭代取值了iter_dic=dic.__iter__()while 1:    try:        k=next(iter_dic)        print(dic[k])    except StopIteration:        break        #这么写太丑陋了，需要我们自己捕捉异常，控制next，python这么牛逼，能不能帮我解决呢？能，请看for循环#基于for循环，我们可以完全不再依赖索引去取值了dic={
   'a':1,'b':2,'c':3}for k in dic:    print(dic[k])#for循环的工作原理#1：执行in后对象的dic.__iter__()方法，得到一个迭代器对象iter_dic#2: 执行next(iter_dic),将得到的值赋值给k,然后执行循环体代码#3: 重复过程2，直到捕捉到异常StopIteration,结束循环

四迭代器的优缺点

#优点：  - 提供一种统一的、不依赖于索引的迭代方式  - 惰性计算，节省内存#缺点：  - 无法获取长度（只有在next完毕才知道到底有几个值）  - 一次性的，只能往后走，不能往前退

二生成器

一生成器的定义

什么是生成器. 生成器实质就是迭代器.

通过列表生成式可以创建一个列表，但是会受到内存限制，列表容量有限。而且，如果列表包含过多元素，不仅占用很大存储空间，如果我们只访问前几个元素，后边元素占用的空间就白白浪费了。如果列表中的元素可以按照某种算法推算出来，就可以不必创建完整的list，从而节省大量空间。在python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator

在python中有三种方式来获取生成器:

　　1. 通过生成器函数

　　2. 通过各种推导式来实现生成器

　　3. 通过数据的转换也可以获取生成器

#只要函数内部包含有yield关键字，那么函数名()的到的结果就是生成器，并且不会执行函数内部代码def func():    print('====>first')    yield 1    print('====>second')    yield 2    print('====>third')    yield 3    print('====>end')g=func()print(g) #

转载于:https://www.cnblogs.com/zhao-ting/p/9469259.html

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