13：迭代器、生成器部分

课前知识点：

1、dir([])   告诉我列表（或者其他）的所拥有的方法

2、__iter__：只要是能被for循环的数据类型，就一定拥有__iter__方法

3、迭代器：一个列表执行了__iter__（）之后的返回值就是一个迭代器

4、iterable：可迭代的，只要含有__iter__方法就是可迭代的

迭代器

迭代器的概念：

1、内部含有__next__和__iter__的就是迭代器------------迭代器协议

2、可迭代协议：

　　　　可以用for循环的都是可迭代的

　　　    可迭代的内部都有__iter__方法

　　　　只要是迭代器，就一定可迭代

3、【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

4、for  循环其实就是在使用迭代器

 　　iterator  ：迭代器

5、关于for：只有是可迭代对象的时候，才能用for

　　当我们遇到一个新的变量，不确定能不能用for循环的时候，就判断它是否可以迭代

l=[1,2,3,4,5,6]
for i in l:
    pass
iterator=l.__iter__()    #iterator是l用__iterator
while True:
    print(iterator.__next__())

6、迭代器的好处：

　　　　从容器类型中一个一个的取值，会把所有的值都取到。

　　　　节省内存空间：迭代器并不会在内存中再占用一大块

　　　　　　　　　　　内存，而是随着循环，每次生成一个，每次next循环每次给一个值。

生成器函数

1、只要是含有yield关键字的函数都是生成器函数

　　yield不能和return 公用且需要写在函数内

　　

def aaa():
    print(222)
    yield 111

ret=aaa()     #ret  是执行之后返回得到的生成器
print(ret)
print(ret.__next__())

2、含有yield  ，在执行之后会得到一个生成器作为返回值

3、

　　　　

#娃哈哈%i
def wahaha():
    for i in range(2000000):
        yield '娃哈哈%s'%i           #使用yield，执行之后返回值是一个生成器函数


g = wahaha()
count = 0                           #计数功能：在执行50次之后停止
for i in g:　　　　　　　　　　　　　　 #对  g   生成器进行循环
    count +=1
    print(i)
    if count > 50:
        break                       #50次之后停止
# print('*******',g.__next__())     #停止之后执行__next__：继续执行上一次50次停止的函数
                                    #说明生成器是一次一次执行的
for i in g:　　　　　　　　　　　　　　　#继续循环执行生成器，还是接着上次执行：还是说明
    count +=1　　　　　　　　　　　　　　#生成器是一次一次执行的
    print(i)
    if count > 100:
        break