python_迭代器、生成器

# 迭代器

'''被for循环的数据listdictstrsettuplef = open()range()enumerate

'''# print(dir([]))  # 告诉我列表拥有的所有方法# 双下划线方法：很少直接调用的方法，一般情况下，是通过其他语法触发的

# 只要是能被for循环的数据类型 就一定拥有 __iter__ 方法# [].__iter__()：迭代器 --> __next__  # 通过next就可以从迭代器中一个一个的取值

from collections import Iterable  # 可迭代的
from collections import Iterator  # 迭代器
print(isinstance([],Iterable))  #判断 [] 是不是Iterable的关系
print(isinstance([],Iterator))

#迭代器概念

# 迭代器协议和可迭代协议# 迭代器协议 ： 内部含有 __next__ 和 __iter__方法的就是迭代器# 可以被for循环的都是可迭代的# 可迭代的内部都有  __iter__ 方法，可迭代协议：只要含有 __iter__ 方法都是可迭代的 （'__iter__' in dir(数据））# 只要是迭代器 一定可迭代# 可迭代的__iter__() 方法就可以得到一个迭代器# 迭代器中的 __next__() 方法可以一个一个的获取值

# 迭代器的特点    # 很方便使用，且只能取所有的数据取一次    # 节省内存空间

# 生成器# 生成器的本质就是迭代器# 生成器的表现形式    # 生成器函数    # 生成器表达式

# 生成器函数：含有yield关键字的函数就是生成器函数    # 调用函数的之后函数不执行，返回一个生成器    # 调用next方法的时候会取到一个值    # 直到取完最后一个，在执行next会报错

def generator():for i in range(20000):yield '你想要的%s'%ig = generator() # 调用生成器函数得到一个生成器
ret = g.__next__() # 每一次执行g.__next__ 就是从生成器中取值，预示着生成器函数中的代码继续执行
num = 0
for i in g:num += 1if num > 50:breakprint(i)

# 从生成器中取值的几个方法# next# for# 数据类型的强制转换 ：占用内存

readline 一行一行读
read(10)
# 在读出来的内容前面加上一个'****',再返回给调用着def generator():print(123)content = yield 1print(content)print(456)yield 2g = generator()
ret = g.__next__()
print(ret)
ret = g.send('hello')
print(ret)

# send获取下一个值得效果和next基本一致，只是在获取下一个值时候，给上一个值yiled得位置传递一个数据# 使用send注意事项# 第一次使用生成器的时候 是用next获取下一个值# 最后一个 yield 不能接受外部的值

#获取移动平均值def init(func):def inner(*args,**kwargs):rg = func(*args,**kwargs)  # g = average()rg.__next__()return rgreturn inner@init
def average():sum = 0count = 0avg = 0while True:num = yield avgsum += numcount += 1avg = sum/countrg = average()
ret = rg.send(10)
print(ret)

# yield from

def gen():a = 'asdfg'b = '12345'yield from a  # 能够一个一个取a的值yield from bg = gen()
for i in g:print(i)

转载于:https://www.cnblogs.com/niunai/p/10676761.html

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