Python学习日记(十) 生成器和迭代器

使用dir()我们可以知道这个数据类型的内置函数有什么方法:

print(dir(int))　　
print(dir(bool))
print(dir([]))
print(dir({}))
print(dir(set))

 

1.迭代器

iterable：可迭代的

迭代就是将数据能够一个一个按顺序取出来

s = 'abc'
print('__iter__' in dir(s))      #true
li = [1,2]
print('__iter__' in dir(li))     #true
b = false
print('__iter__' in dir(b))      #false
i = 123
print('__iter__' in dir(i))      #false
dic = {}
print('__iter__' in dir(dic))    #true
set1 = set()
print('__iter__' in dir(set1))   #true

上面数据类型返回为真说明它是可以迭代的,反之是不可迭代的

可迭代协议:

就是内部要有一个__iter__()来满足要求

当一个具有可迭代的数据执行__iter__()它将返回一个迭代器的内存地址

print('abc'.__iter__()) #<str_iterator object at 0x005401f0>

这里的iterator的意思是迭代器

迭代器协议:

现在有一个列表我们来看看它本身和在执行了__iter__()之后的方法有什么不同:

li = [1,2,3,'a']
print(dir(li))  #['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']
print(dir(li.__iter__()))   #['__class__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__length_hint__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__next__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__setstate__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__']
'''求两者的差集'''
print(set(dir(li.__iter__())) - set(dir(li)))   #{'__length_hint__', '__setstate__', '__next__'}

__length_hint__（）的作用是求元素的长度

__setstate__（）的作用是指定索引值从哪里开始迭代

__next__（）的作用可以让值一个一个的取出

在之前用到的for循环我们就是用__next__（）这种方法进行取值,现在我们可以模拟for来写一个函数:

li = [1,2,3,'a']
def getitem(li):
    iterator = li.__iter__()
    while true:
         print(iterator.__next__())
getitem(li)
# 1
# 2
# 3
# a
#stopiteration 如果找不到元素就会报错

如何处理掉这个异常?

li = [1,2,3,'a']
def getitem(li):
    iterator = li.__iter__()
    while true:
        try:
            print(iterator.__next__())
        except stopiteration:
            break
getitem(li)
# 1
# 2
# 3
# a

迭代器遵循迭代器协议:必须要有__iter__()和__next__()

迭代器的好处:

　　a.从容器类型中一个一个的取值,会把所有的值都取到

　　b.节省内存的空间

　　　　　迭代器并不会在内存中占用一大块内存,而是随着循环每次生成一个,每一次使用__next__()来给值

range():

print(range(10000000))  #range(0, 10000000)

实际上range()在调用的时候并没有真正生成这么多的值,如果真的生成的话那么内存可能会溢出

print('__iter__' in dir(range(10)))     #true   
print('__next__' in dir(range(10)))     #false
from collections import iterable
from collections import iterator
print(isinstance(range(10),iterable))    #true  是一个可迭代对象
print(isinstance(range(10),iterator))    #false 在执行后得到的结果并不是一个迭代器

迭代器总结:

1.可以被for循环的都是可迭代的

2.可迭代的内部都有__iter__()方法

3.只要是迭代器一定可以迭代

4.可迭代的变量.__iter__()方法可以得到一个迭代器

5.迭代器中的__next__()方法可以一个一个的获取值

6.for循环实际上就是在使用迭代器

 

2.生成器

生成器函数

本质上就是我们自己写的函数,只要含有yield关键字的函数就是生成器函数,yield不能和return共用且需要写在函数内部

def generator():        #生成器函数
    print('a')
    yield 5
ret = generator()       #ret是一个生成器
print(ret)              #<generator object generator at 0x00503f00>

生成器函数每次执行的时候会得到一个生成器作为返回值

如果要返回函数值:

def generator():        #生成器函数
    print('a')
    yield 5
    print('b')
    yield 4
g = generator()        #ret是一个生成器
print(g)               #<generator object generator at 0x00503f00>
ret = g.__next__()
print(ret)              #a
                        #5
print('---------')
ret = g.__next__()
print(ret)              #b
                        #4

执行顺序:

使用for循环遍历生成器:

def generator():        #生成器函数
    print('a')
    yield 5
    print('b')
    yield 4
    print('c')
    yield 6
g = generator()       #ret是一个生成器
for i in g:
    print(i)    
# a
# 5
# b
# 4
# c
# 6

监听文件例子:

def tail(filename):
    f = open(filename,encoding='utf-8')
    while true:
        line = f.readline()
        if line.strip():
             yield line.strip()
g = tail('tail')
for i in g:
    if 'python' in i:
        print('******',i)   
# ****** python
# ****** asd python