Python可迭代对象、迭代器和生成器
目录
总览：可迭代对象、迭代器、生成器之间的关系
- 可迭代对象：可以进行for循环的都是可迭代对象，原因是其内部实现了一个
__iter__方法 - 迭代器：能够用next()函数，都是迭代器对象，其内部实现了
__iter__和__next__方法 - 生成器：元组推导式和函数里使用yield的函数都是生成器
- 生成器是一种特殊的迭代器，迭代器也是可迭代对象，可迭代对象可通过iter()函数转化为成为迭代器
- 容器（列表，元组，字典，集合）是可迭代对象，可迭代对象调用 iter() 函数，可以得到一个迭代器。迭代器可以通过 next() 函数来得到下一个元素，从而支持遍历。
1.可迭代对象和迭代器
1.1 基础概念
- 所有的可迭代对象均内置了
_iter_()方法，调用iter()方法，返回值就是一个迭代器 - 迭代器中内置了
_next_()方法，调用该方法，会返回迭代器对象的每个元素，因此迭代就是从迭代器中取元素的过程 - python中的列表、字典、元组、字符串都是可迭代对象，可迭代对象都可以用for循环实现迭代遍历。
1.2 判断
from collections.abc import Iterable, Iterator
a = [1, 2, 3]
b = iter(a) # 可迭代对象调用内置iter()方法返回一个迭代器
isinstance(a, Iterable)
isinstance(b, Iterator)
isinstance(b, Iterable)
1.3 for循环本质
调用可迭代对象的
_iter_()方法，得到该对象对应的迭代器对象，然后无限调用_next_()方法，得到对象中的每一个元素，直到Stopiteration异常，代表迭代器中已无下一个元素，for循环自动处理该异常，跳出循环。
# 字典的键，值，键值对都是可迭代对象
for key in {'one':1, 'two':2}:
print(key)
# 字符串是可迭代对象
for char in "123":
print(char)
# 打开的text同样是可迭代对象
for line in open("myfile.txt"):
print(line, end='')
1.4 不想用for循环迭代了，如何使用迭代器？
- 先调用容器（以字符串为例）的iter()函数
- 再使用 next() 内置函数来调用
__next__()方法 - 当元素用尽时，
__next__()将引发 StopIteration 异常
1.5 列表推导式
- 用 []
li = [i for i in range(10)]
print(li)
# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# 每个元素在生成后都会存在内存中，如果元素很多，就会占用很大的存储空间
迭代器实现一个列表：[i for i in range(1000)]，
2. 生成器Generator
2.1 概念
在Python中，我们把一边循环一边计算的机制，称为生成器。生成器也是一种迭代器，但由于它们并没有把所有的值存在内存中，而是在运行时生成值，因此只能迭代一次。
使用生成器，可以写出来更加清晰的代码；合理使用生成器，可以降低内存占用、优化程序结构、提高程序速度。
2.2 如何实现和使用？
2.2.1 生成器表达式（元组推导式）
- 用（）
ge = (i for i in range(10))
print(li)
# <generator object <genexpr> at 0x7f4f446a21d0>
next(ge)
# 0
- 生成器表达式可以认为是一种特殊的生成器函数，返回生成器对象，一次只返回一个值
2.2.2 带有关键字yield的函数
- 程序运行到yied这一行的时候，生成器调用next()函数生成一个值，同时暂停程序，直到下次调用next()函数时才激活，从上次离开的位置恢复执行
def reverse(data):
for index in range(len(data)):
yield data[index]
print("大大")
# reverse('golf'), 此条语句返回一个生成器对象（也是可迭代对象），for循环实现遍历没毛病
for char in reverse('golf'):
print(char)
# 输出
g
o
l
f
大大
# 遍历方法2
char = reverse('golf') # 返回一个生成器对象，<generator object reverse at 0x7f71c8124250>
print(next(char))
print(next(char))
print(next(char))
print(next(char))
print(next(char))
# 输出
g
o
l
f
大大
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration Traceback (most recent call last)
3. 应用举例
3.1 给定一个list和一个指定数字，求这个数字在list中的位置
# 常规for循环遍历
def index_normal(L, target):
result = []
for i, num in enumerate(L):
if num == target:
result.append(i)
return result
print(index_normal([1, 6, 2, 4, 5, 2, 8, 6, 3, 2], 2))
# 使用生成器
def index_generator(L, target):
for i, num in enumerate(L):
if num == target:
yield i
# index_generator会返回一个生成器对象，需要使用list转换为列表后，才能print输出
print(list(index_generator([1, 6, 2, 4, 5, 2, 8, 6, 3, 2], 2)))
# 输出
[2, 5, 9]
3.2 给定两个序列，判定第一个是不是第二个的子序列
解析：序列就是列表，子序列指的是一个列表的元素在第二个列表中都按顺序出现，但是并不必挨在一起
def is_subsequence(a, b):
b = iter(b) # 把列表b转化成一个迭代器
return all(i in b for i in a)
# （i for i in a），将列表a初始化为一个生成器，可以遍历对象a
# i in b，判断生成器next()函数遍历a的指是否在迭代器b调用next()得到的对象中
# all函数,判断一个迭代器的元素是否全部为True
print(is_subsequence([1, 3, 5], [1, 2, 3, 4, 5]))
print(is_subsequence([1, 4, 3], [1, 2, 3, 4, 5]))
# 输出
True
False
3.3 计算0-9数字的平方和
sum(i*i for i in range(10))
# 285
3.4 web自动化测试pytest框架，测试夹具设置前后置条件
@pytest.fixture(scope="class")
def browser():
"""启动和关闭浏览器"""
# 初始化浏览器
driver = webdriver.Chrome()
# 设置隐式等待
driver.implicitly_wait(10)
# 浏览器页面最大化
driver.maximize_window()
# 返回一个浏览器对象
yield driver
driver.quit()
参考文章：
[1]https://zhuanlan.zhihu.com/p/76831058
[2]https://blog.csdn.net/baidu_28289725/article/details/80622454