• 关于迭代器、生成器


    一、迭代器

       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)

       迭代器:从装有多个值的容器中一次取出一个值给外界

    ls = [1, 2, 3, 4, 5]
    # 遍历:被遍历的对象必须是有序容器
    i = 0
    while i < len(ls):
        print(ls[i])
        i += 1
    
    st = {1, 2, 3, 4, 5}
    dic = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

    二、可迭代对象

       对象:python中的一个对象(装有地址的变量)

      可迭代对象:该对象有__iter__()方法

    # [].__iter__()
    # ().__iter__()
    # {}.__iter__()
    # {1,}.__iter__()
    
    # 可迭代对象通过调用__iter__()方法得到迭代器对象

    三、迭代器对象

    # 迭代器对象就可以做到不依赖索引取值(一次从容器中取出一个值)
    # 迭代器对象都有__next__()方法,且通过该方法获取容器中的值,获取规则,从前往后一次一个
    
    # 可迭代对象
    st1 = {3, 5, 7, 1, 9}
    # 迭代器对象
    iter_obj = st1.__iter__()
    print(iter_obj)  # <set_iterator object at 0x0000026E0BF3B510>
    # print([1, 2, 3].__iter__())  # <list_iterator object at 0x0000026E0BFF8320>
    
    # 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

    四、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)

    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

    五、生成器

    # 生成器:就是一个迭代器对象
    # 包含yield关键字的函数就是生成器
    # 该函数名()得到的是生成器对象,且不会执行函数体
    
    
    def fn():
        print("我是生成器")
        yield 'God'
    generator_obj = fn()
    print(generator_obj)
    print(type(generator_obj))
    
    # generator_obj.__iter__()  # 可迭代对象
    # generator_obj.__next__()  # 迭代器对象
    
    
    def g_fn():
        print(111111111111111)
        yield '结果1'
        print(222222222222222)
        yield '结果2'
        print(333333333333333)
        yield '结果3'
        print(444444444444444)
        yield '结果4'
        print(555555555555555)
        yield '结果5'
    g_obj = g_fn()
    
    # 在函数内部执行一次,在遇到下一个yield时停止,且可以拿到yield的返回值
    r1 = g_obj.__next__()
    print(r1)
    # 从上一次停止的位置紧着往下走,在再遇到下一个yield时停止,且可以拿到yield的返回值
    r2 = g_obj.__next__()
    print(r2)
    
    # 生成器可以被for循环迭代
    for v in g_obj:
        print(v)
    View Code
    # 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__())
    # ??倒序遍历
    range_obj = my_range(5, 10, 2)
    for i in range_obj:
        print(i)
    
    print('>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>')
    
    # 了了解
    def func():
        rev1 = yield 1000
        print(rev1)  # 信息1
        yield 2000
    
    obj = func()
    # 走到第一个yield得到其返回值 1000
    r1 = obj.__next__()
    print(r1)
    # 给停止的yield发送信息,并调用__next__()去向下一个yield并得到其返回值
    r2 = obj.send('信息1')
    print(r2)
    生成器案例

    六、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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