python笔记（六）迭送器和生成器

一、迭送器

1.1可迭代协议（iteradle）

可迭代协议可以被迭代要满足的要求就叫做可迭代协议

可迭代协议的定义：内部实现了__iter__方法，可以实现_iter_的内置方法的都是可迭代对象

可以被for循环的对象都是可迭代的对象

迭代是一个重复的过程，每次重复即一次迭代，并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值

1.2迭代器（iterator）

迭代器遵循迭代器协议：必须拥有__iter__方法和__next__方法

优点：   - 提供一种统一的、不依赖于索引的迭代方式   - 惰性计算，节省内存

缺点：   - 无法获取长度（只有在next完毕才知道到底有几个值）   - 一次性的，只能往后走，不能往前退，执行到最后一个元素后，会报错

二、生成器（Generator）

生成器定义

1.生成器函数：常规函数定义，使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次重它离开的地方继续执行

2.生成器表达式：类似于列表推导，但是，生成器返回按需产生结果的一个对象，而不是一次构建一个结果列表

3.本质：生成器的本质为迭代器(所以自带了__iter__方法和__next__方法，不需要我们去实现)  　

4.特点：惰性运算,开发者自定义

生成器的优点

1.延迟计算，一次返回一个结果。也就是说，它不会一次生成所有的结果，这对于大数据量处理，将会非常有用

2.提高代码可读性

生成器表达式

g=('%s' %i for i in range(10))
for i in g:
    print(i)

yield from

def gen1():
    for c in 'AB':
        yield c
    for i in range(3):
        yield i

print(list(gen1()))

def gen2():
    yield from 'AB'
    yield from range(3)

print(list(gen2()))
# 两个函数执行的结果是一样的

send

def generator():
    print(123)
    content = yield 1
    print('=======',content)
    print(456)
    yield 2

g = generator()
ret = g.__next__()
print('***',ret)
ret = g.send('hello')   #send的效果和next一样
print('***',ret)

#send 获取下一个值的效果和next基本一致
#只是在获取下一个值的时候，给上一yield的位置传递一个数据
#使用send的注意事项
    # 第一次使用生成器的时候 是用next获取下一个值
    # 最后一个yield不能接受外部的值

三、推导式

#列表推导式
g=[i for i in range(10)]
print(g)
#与生成器表达式的区别为：生成器用(),列表用[]

遍历之后挨个处理:[每一个元素或者是和元素相关的操作 for 元素 in 可迭代数据类型]
筛选功能:[满足条件的元素相关的操作 for 元素 in 可迭代数据类型 if 元素相关的条件]

例子：所有能被3整除的数

ret = [i for i in range(30) if i%3 == 0]  #完整的列表推导式
print(ret)