1.迭代器
名词解释
什么是迭代：迭代是一个重复过程，但是每次重复都是基于上一次的结果而继续的
#下列循环只是单纯的重复，没有意义
while True：
print（1）
#基于索引的迭代取值
l = ['a'a,'b','c']
i = 0
while i <len(l):
print(l[i])
i+=1
什么是迭代器：
迭代取值的工具
2.为什么要用迭代器
迭代器
1.优点：提供了一种不依赖索引的迭代取值方式
2.更节省内存(每次只取一个值放到内存中使用，下次调用才会取下个值)
缺点：
1.不如按照索引的取值方式灵活
2.取值一次性的，只能往后取，无法预测值的个数
3.如何用迭代器
可迭代对象：str、list、tupledictset文件对象
但凡有__iter__方法的对象都称之为可迭代对象
迭代器对象：文件对象
既内置有__iter__方法又内置又__next__方法的对象都称之为迭代器对象
（关键点：调用可迭代对象下__iter__方法，会有一个返回值，该返回值就是内置的迭代器对象）
用内置方法__next__ 可以取出迭代器的下一个值
上面iter_d拿到由d的内容产生的迭代器
但是当next取到最后一个值之后，继续next取值，就会报错，会抛出异常 StopIteration
d={'k1':111,'k2':222,'k3':333}
d={1,2,3,4,5}
iter_d = d.__iter__() 一般__下滑线开头的方法，满足一定条件时自动触发，最好不要这么用
可以用iter_d = iter(d) 来用，就相当于d.__iter__
next也一样
print（next（iter_d）） # 相当于iter_d.__next__()
print(len(d))
就相当于print(d.__len__())
print(iter.d.__iter__().__iter__().__iter__() is iter_d)
上面语句返回的是true，也就是说迭代器的iter返回值就是这个迭代器本身，只是python对于可迭代对象和迭代器对象不写两种实现方式了，所以都用相同的方法，返回都是迭代器
print（d.__iter__().__next__()）
print（d.__iter__().__next__()）
print（d.__iter__().__next__()）
以上三条语句的返回值都一样，都是d产生的迭代器的第一个元素
while True:
try:
v = iter_d.next()
print(v)
except StopIteration:
break
print('第二次取值‘)
#iter_d = d.__iter__() # 没有这句的话，下面的第二次取值不会取到值，因为iter_d这个迭代器已经在上一次循环中取到末尾报异常结束了，如果不重置这个迭代器，就会继续报异常直接结束取值过程
while True:
try:
v = iter_d.__next__()
print(v)
except StopIteration:
break
以上用try去捕捉异常的写法太麻烦了，其实for语句的底层机制就和上面的语句一样
for k in d:
print(k)
for循环的底层原理
1.调用in后面那个值、对象的__iter__方法，拿到一个迭代器对象iter_obj
2.调用迭代器对象iter_obj.__next__()将得到的值返回值赋值给变量名k，循环往复直到取值完毕抛出异常StopIteration
3.捕捉异常结束循环
2.生成器
什么是生成器
生成器就是一个自定义的迭代器
如何得到生成器
单反函数内出现yield关键字时，再去调用函数时不会立即执行函数体代码，会得到一个返回值，该返回值就是生成器对象，即自定义的迭代器
#因为用return的话会直接返回值并且结束程序的运行
def func（）：
print（‘first’）
yield 1
print(''second')
yield 2
print('third')
yield 3
g = func()
print(g) #g是一个生成器对象
res1 = next(g)
print(res1)
res2 = next(g)
print(res2)
resa3 = next(g)
print(res3)
next(g) # 报错，没有值可以取了
总结 yield
1.提供了一种自定义迭代器的解决方案
2.yield&return
相同点：都可以返回值，返回值没有类型限制、个数限制
不同点： return只能返回一次值，yield却可以让函数暂停在某一个位置，可以返回多次值
来用生成器模拟一个range函数
def calc（start,end,step = 1）:
while start < end:
yield start
start += step
a = calc(1,10,2) # 返回生成器对象
for i in a:
print(i) # for循环取出所有值
3. 函数的递归调用和二分法
递归必须满足的两个条件：
1.每进入下一次递归调用，问题的规模都应该有所减少
2.递归必须有一个明确的结束条件
以下递归只是单纯的重复，没有意义
def func（）：
print（1）
print（2）
print(3)
func()
func()
def bar():
print('from bar')
foo()
def foo():
print('from foo')
bar()
foo()
递归有两个明确的阶段
1.回溯
2.递推
如下面的例子
age(5) = age(4)+2
age(4) = age(3)+2
age(3) = age(2)+2
age(2) = age(1)+2
age(1) = 18
def age(n):
if n == 1:
return 18
return age(n-1) + 2
print(age(5))
l=[1,[2,[3,[4,[5,[6,[7,[8,[9,[]]]]]]]]]]
def func(list1):
for item in list1:
if type(item) is not list:
print(item)
else:
func(item)
func(l)
二分法
顺序排列的数字中查找数字
nums=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]
def search(nums,find_num):
if len(nums) == 0:
print('not exist')
return
mid = len(nums) // 2
if nums[mid] > find_num:
search(nums[:mid],find_num)
elif nums[mid]<find_num:
search(nums[mid+1:],find_num)
else:
print('get it')
search(nums,9)