• 迭代器、生成器、枚举对象


    迭代器

    # 迭代器概念:器:包含了多个值的容器    迭代:循环反馈(一次从容器中取出一个值)
    #            从装有多个值的容器中一次取出一个值给外界
    # 通过迭代器取值优缺点:
    
    # 优点:不依赖索引,完成取值
    # 缺点:不能计算长度,不能指定位取值(只能从前往后逐一取值)
    

    可迭代对象

    '''
    可迭代对象: 有__iter__()方法的对象,调用该方法返回迭代器对象
    
    有哪些:str | list | tuple | dict | set | range() | file(文档) | 迭代器对象 | enumerate() | 生成器
    '''
    # 可迭代对象
    for v in 'abc'.__iter__():
        print(v)
    for v in 'abc'.__iter__():
        print(v)
    print('------------------------')
    for k, v in {'a': 1, 'b': 2}.items():  # keys() | values() | items()
        print(k)
    
    r_obj = range(10)
    for v in r_obj:
        print(v)
    
    with open('abc.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            print(line)
    

    迭代器对象

    '''
    迭代器对象: 有__next__()方法的对象,也就是用该方法一次从迭代器对象中获取一个值,取出一个少一个
    
    有哪些:file | enumerate() | 生成器
    
    重点:
    1.从迭代器对象中取元素,取一个少一个,如果要从头开始去,需要重新获得拥有所有元素的迭代器对象
    2.迭代器对象也有__iter__()方法,调用后得到的是自己本身(当前含义几个元素,得到的就只有几个元素的迭代器对象)
    '''
    # 迭代器对象
    with open('abc.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
        print(f.__next__())
        print(f.__next__())
        print(f.__next__())
        
    # 迭代器对象取一个值就少一个值
    print(iter_obj.__next__())  # 1
    print(iter_obj.__next__())  # 3
    print(iter_obj.__next__())  # 5
    print(iter_obj.__next__())  # 7
    print(iter_obj.__next__())  # 9
    # print(iter_obj.__next__())  # 抛异常 StopIteration, 可以通过try对异常进行捕获并处理
    print('===============================================')
    iter_obj = st1.__iter__()  # 上一个迭代器对象迭代取值完毕后,就取空了,如果要再次取值,要重新生成迭代器对象
    # 迭代器对象不能求长度(内部值的个数)
    while True:
        try:
            ele = iter_obj.__next__()
            print(ele)
        except StopIteration:
            # print("取完了")
            break
    
    print('===============================================')
    
    

    for循环迭代

    '''
    1.自动获取被迭代对象的迭代器对象
    2.在内部一次一次调用__next__()方法取值;
    3.自动完成异常处理
    '''
    # for循环迭代器:自带异常处理的while循环,自动获取被迭代的对象的迭代器对象
    iter_obj = st1.__iter__()
    for ele in iter_obj:
        print(ele)
    
    print('===============================================')
    for ele in st1:  # 1.自动完成 for ele in st1.__iter__():  2.自动完成异常处理
        print(ele)
    

    迭代器总结

    # 可迭代对象:有__iter__()方法的对象,调用该方法返回迭代器对象
    # 迭代器对象:有__next__()方法的对象,也就是用该方法一次从迭代器对象中获取一个值,取出一个少一个
    # for循环迭代器:
    #   -- 1.自动获取被迭代对象的迭代器对象;
    #   -- 2.在内部一次一次调用__next__()方法取值;
    #   -- 3.自动完成异常处理
    print('===============================================')
    obj = [1, 2, 3].__iter__()
    for v in obj:
        print(v)
        if v == 2:
            break
    print(obj.__iter__().__iter__().__iter__().__next__())
    # print(obj.__iter__().__iter__().__iter__() is obj)  # True
    # 可迭代对象.__iter__()得到的是该对象的迭代器对象
    # 迭代器对象.__iter__().__iter__()得到的就是迭代器对象本身
    

    生成器

    # 生成器:包含yield关键字的函数就是生成器
    def my_generator():
        yield 1
        yield 2
        yield 3
    g_obj = my_generator()
    # my_generator()并不会执行函数体,得到的返回值就是生成器对象
    # 生成器对象就是迭代器对象
    r1 = g_obj.__next__() # 1
    
    for v in g_obj:
        print(v)  # 2 | 3
    
    # 生成器的应用案例
    # 当访问的数据资源过大,可以将数据用生成器处理,一次只获取所有内容的一条资源
    def my_range(min, max=0, step=1):
        if max == 0:
            min, max = max, min
        tag = min
        while True:
            if tag >= max:
                break
            yield tag
            tag += step
    
    
    range_obj = my_range()
    print(range_obj.__next__())
    print(range_obj.__next__())
    
    

    枚举对象

    ls = [1, 3, 5, 7, 9]
    # 通过for迭代器 循环遍历 可迭代对象,需要知道迭代的索引
    # count = 0
    # for v in ls:
    #     print(count, v)
    #     count += 1
    
    for i, v in enumerate(ls):
        print(i, v)
    
    for i, v in enumerate('abc'): # 生成迭代器对象:[(0, 'a'),(1, 'b'), (2, 'c')]
        print(i, v)
    
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