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新葡亰496net:python全栈开发从入门到放弃之迭代

发布时间:2019-11-23 15:38编辑:奥门新萄京娱乐场浏览(132)

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    如果本人今后有贰个列表l=['a','b','c','d','e'],小编想取列表中的内容,有两种艺术?

    首先,作者得以经过索引取值l[0],其次大家是或不是还能用for循环来取值呀?

    您有未有明细考虑过,用索引取值和for循环取值是独具微妙差别的。

    假若用索引取值,你能够取到任性地方的值,前提是你要清楚那一个值在怎么岗位。

    如若用for循环来取值,我们把各类值都取到,无需关心每四个值的任务,因为只好挨个的取值,并不能跳过其余一个直接去取别的职位的值。

    但您有未有想过,大家为啥可以使用for循环来取值?

    for循环内部是怎么专门的学业的啊?

    读书目录

    1、python中的for循环

    意气风发 迭代和可迭代公约

    怎么叫迭代

    1234不得以for循环,是因为它不行迭代。那么生龙活虎旦“可迭代”,就应该能够被for循环了。

    本条大家领略啊,字符串、列表、元组、字典、集合都得以被for循环,表达她们都以可迭代的

    我们怎么来验证这点啊?

    from collections import Iterable
    
    l = [1,2,3,4]                
    t = (1,2,3,4)                
    d = {1:2,3:4}                
    s = {1,2,3,4}                
    
    print(isinstance(l,Iterable))
    print(isinstance(t,Iterable))
    print(isinstance(d,Iterable))
    print(isinstance(s,Iterable))
    

    组成大家使用for循环取值的场地,再从字面上精通一下,其实迭代正是我们刚刚说的,能够将有个别数据集内的数据“二个凑近一个的收取来”,就何谓迭代

     

    可迭代公约

    能够被迭代要知足的必要就叫做可迭代合同。可迭代合同的概念特别轻便,就是在这之中落到实处了__iter__方法。

     

    迭代器左券

    '''
    dir([1,2].__iter__())是列表迭代器中实现的所有方法,dir([1,2])是列表中实现的所有方法,都是以列表的形式返回给我们的,为了看的更清楚,我们分别把他们转换成集合,
    然后取差集。
    '''
    #print(dir([1,2].__iter__()))
    #print(dir([1,2]))
    print(set(dir([1,2].__iter__()))-set(dir([1,2])))
    
    结果:
    {'__length_hint__', '__next__', '__setstate__'}
    

    大家见到在列表迭代器中多了八个艺术,那么那八个情势都分别做了何等事吧?

    iter_l = [1,2,3,4,5,6].__iter__()
    #获取迭代器中元素的长度
    print(iter_l.__length_hint__())
    #根据索引值指定从哪里开始迭代
    print('*',iter_l.__setstate__(4))
    #一个一个的取值
    print('**',iter_l.__next__())
    print('***',iter_l.__next__())
    

    在for循环中,就是在里面调用了__next__办法才具取到叁个三个的值。

    那接下去大家就用迭代器的next方法来写八个不予赖for的遍历。

    l = [1,2,3,4]
    l_iter = l.__iter__()
    item = l_iter.__next__()
    print(item)
    item = l_iter.__next__()
    print(item)
    item = l_iter.__next__()
    print(item)
    item = l_iter.__next__()
    print(item)
    item = l_iter.__next__()
    print(item)
    

    那是生龙活虎段会报错的代码,如若大家直接取next取到迭代器里曾经远非成分了,就能够抛出一个丰裕StopIteration,告诉大家,列表中风度翩翩度没有实用的要素了。

    以当时候,大家就要选择十分管理机制来把那几个非常处理掉。

    l = [1,2,3,4]
    l_iter = l.__iter__()
    while True:
        try:
            item = l_iter.__next__()
            print(item)
        except StopIteration:
            break
    

    那现在大家就动用while循环落成了本来for循环做的专业,我们是从什么人那儿获取八个三个的值呀?是还是不是正是l_iter?好了,这个l_iter正是二个迭代器。

    迭代器信守迭代器公约:必得有所__iter__方法和__next__方法。

    大家来拜望range()是个啥。首先,它肯定是三个可迭代的对象,但是它是还是不是是一个迭代器?我们来测量试验一下

    print('__next__' in dir(range(12)))  #查看'__next__'是不是在range()方法执行之后内部是否有__next__
    print('__iter__' in dir(range(12)))  #查看'__next__'是不是在range()方法执行之后内部是否有__iter__
    
    from collections import Iterator
    print(isinstance(range(100000000),Iterator))  #验证range执行之后得到的结果不是一个迭代器
    

     

    for循环的实质:循环全体指标,全部是选拔迭代器公约。

    (字符串,列表,元组,字典,集结,文件对象卡塔尔国那么些都不是迭代器,只可是在for循环式,调用了她们之中的__iter__格局,把他们成为了迭代器

    然后for循环调用迭代器的__next__艺术去取值,并且for循环会捕捉StopIteration非常,以休憩迭代

     l=['a','b','c']
     #一:下标访问方式
     print(l[0])
     print(l[1])
     print(l[2])
     # print(l[3])#超出边界报错:IndexError
    
     #二:遵循迭代器协议访问方式
     diedai_l=l.__iter__()
     print(diedai_l.__next__())
     print(diedai_l.__next__())
     print(diedai_l.__next__())
     # print(diedai_l.__next__())#超出边界报错:StopIteration
    
     #三:for循环访问方式
     #for循环l本质就是遵循迭代器协议的访问方式,先调用diedai_l=l.__iter__()方法,或者直接diedai_l=iter(l),然后依次执行diedai_l.next(),直到for循环捕捉到StopIteration终止循环
      #for循环所有对象的本质都是一样的原理
    
     for i in l:#diedai_l=l.__iter__()
         print(i) #i=diedai_l.next()
    
     #四:用while去模拟for循环做的事情
     diedai_l=l.__iter__()
     while True:
         try:
             print(diedai_l.__next__())
         except StopIteration:
             print('迭代完毕了,循环终止了')
             break
    

     

     

     

     

    队列类型:字符串,列表,元组都有下标,你用上述的艺术访谈,perfect!不过你可曾想过非类别类型:像字典,集结,文件对象的感触,所以嘛,年轻人,for循环正是基于迭代器协议提供了三个合併的能够遍历全数目的的措施,即在遍历以前,先调用对象的__iter__措施将其调换到八个迭代器,然后使用迭代器左券去落到实处循环访谈,那样具备的目的就都足以由此for循环来遍历了

     

    迭代器

    楔子

     1 l = [1,2,3,4,5,6]
     2 for i in l:          #根据索引取值
     3     print(i)
     4 
     5 输出结果:
     6 
     7 1
     8 2
     9 3
    10 4
    11 5
    12 6
    

    二.生成器

    Python中提供的生成器:

    1.生成器函数:常规函数定义,不过,使用yield语句并非return语句重临结果。yield语句一次回到一个结实,在种种结果中间,挂起函数的情景,以便下一次重它离开之处继续施行

    2.生成器表明式:肖似于列表推导,可是,生成器再次回到按需产生结果的一个目标,并不是二回塑造七个结果列表

     

    生成器Generator:

      本质:迭代器(所以自带了__iter__方法和__next__主意,无需大家去达成)

      特点:惰性运算,开荒者自定义

     

    生成器函数

    三个满含yield关键字的函数正是二个生成器函数。yield可感觉大家从函数中再次来到值,不过yield又分歧于return,return的实施代表程序的完工,调用生成器函数不会得到再次回到的切切实实的值,而是得到七个可迭代的靶子。每叁次拿走那几个可迭代对象的值,就能够拉动函数的施行,获取新的再次来到值。直到函数实施完结。

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    import time
    def genrator_fun1():
        a = 1
        print('现在定义了a变量')
        yield a
        b = 2
        print('现在又定义了b变量')
        yield b
    
    g1 = genrator_fun1()
    print('g1 : ',g1)       #打印g1可以发现g1就是一个生成器
    print('-'*20)   #我是华丽的分割线
    print(next(g1))
    time.sleep(1)   #sleep一秒看清执行过程
    print(next(g1))
    

    初识生成器

     

    生成器有哪些收益呢?正是不会瞬间在内部存款和储蓄器中生成太多多少

    要是自个儿想让工厂给学员做校性格很顽强在荆棘塞途或巨大压力面前不屈,分娩二零零零000件服装,作者和工厂一说,工厂应该是先答应下来,然后再去坐褥,笔者得以生龙活虎件豆蔻梢头件的要,也能够依据学子一群一群的找工厂拿。
    而不能够是一说要坐蓐2003000件衣饰,工厂就先去做坐蓐二零零三000件衣裳,等回到做好了,学生都毕业了。。

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    def produce():
        """生产衣服"""
        for i in range(2000000):
            yield "生产了第%s件衣服"%i
    
    product_g = produce()
    print(product_g.__next__()) #要一件衣服
    print(product_g.__next__()) #再要一件衣服
    print(product_g.__next__()) #再要一件衣服
    num = 0
    for i in product_g:         #要一批衣服,比如5件
        print(i)
        num  =1
        if num == 5:
            break
    
    #到这里我们找工厂拿了8件衣服,我一共让我的生产函数(也就是produce生成器函数)生产2000000件衣服。
    #剩下的还有很多衣服,我们可以一直拿,也可以放着等想拿的时候再拿
    

    初识生成器二

     

    越来越多利用

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    import time
    
    
    def tail(filename):
        f = open(filename)
        f.seek(0, 2) #从文件末尾算起
        while True:
            line = f.readline()  # 读取文件中新的文本行
            if not line:
                time.sleep(0.1)
                continue
            yield line
    
    tail_g = tail('tmp')
    for line in tail_g:
        print(line)
    

    生成器监听文件输入的事例

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    def averager():
        total = 0.0
        count = 0
        average = None
        while True:
            term = yield average
            total  = term
            count  = 1
            average = total/count
    
    
    g_avg = averager()
    next(g_avg)
    print(g_avg.send(10))
    print(g_avg.send(30))
    print(g_avg.send(5))
    

    算算移动平均值(1)

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    def init(func):  #在调用被装饰生成器函数的时候首先用next激活生成器
        def inner(*args,**kwargs):
            g = func(*args,**kwargs)
            next(g)
            return g
        return inner
    
    @init
    def averager():
        total = 0.0
        count = 0
        average = None
        while True:
            term = yield average
            total  = term
            count  = 1
            average = total/count
    
    
    g_avg = averager()
    # next(g_avg)   在装饰器中执行了next方法
    print(g_avg.send(10))
    print(g_avg.send(30))
    print(g_avg.send(5))
    

    计量移动平均值(2)_预激协程的装饰器

    yield from

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    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()))
    

    yield from

     

    列表推导式和生成器表明式

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    #老男孩由于峰哥的强势加盟很快走上了上市之路,alex思来想去决定下几个鸡蛋来报答峰哥
    
    egg_list=['鸡蛋%s' %i for i in range(10)] #列表解析
    
    #峰哥瞅着alex下的一筐鸡蛋,捂住了鼻子,说了句:哥,你还是给我只母鸡吧,我自己回家下
    
    laomuji=('鸡蛋%s' %i for i in range(10))#生成器表达式
    print(laomuji)
    print(next(laomuji)) #next本质就是调用__next__
    print(laomuji.__next__())
    print(next(laomuji))
    

    View Code

    总结:

    1.把列表深入分析的[]换来()获得的正是生成器表明式

    2.列表解析与生成器说明式都是生机勃勃种便利的编制程序格局,只然而生成器表明式更节本省部存款和储蓄器

    3.Python不仅仅利用迭代器左券,让for循环变得更加的通用。大多数放手函数,也是利用迭代器公约访谈对象的。比如, sum函数是Python的松开函数,该函数使用迭代器合同访谈对象,而生成器达成了迭代器左券,所以,大家能够直接那样计算风度翩翩多级值的和:

    sum(x ** 2 for x in xrange(4))
    

    而不用多此一举的先构造一个列表:

    sum([x ** 2 for x in xrange(4)]) 
    

     

    本章小结

    可迭代对象:

      拥有__iter__方法

      特点:惰性运算

      例如:range(),str,list,tuple,dict,set

    迭代器Iterator:

      拥有__iter__方法和__next__方法

      例如:iter(range()),iter(str),iter(list),iter(tuple),iter(dict),iter(set),reversed(list_o),map(func,list_o),filter(func,list_o),file_o

    生成器Generator:

      本质:迭代器,所以具有__iter__方法和__next__方法

      特点:惰性运算,开拓者自定义

    应用生成器的亮点:

    延期测算,三遍回到八个结果。也正是说,它不会二回变动全部的结果,那对于大数据量管理,将会要命有效。

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    #列表解析
    sum([i for i in range(100000000)])#内存占用大,机器容易卡死
    
    #生成器表达式
    sum(i for i in range(100000000))#几乎不占内存
    

    列表深入分析式和生成器表明式

    可行抓好代码可读性

     

    python中的for循环

    要询问for循环是怎么回事儿,我们照旧要从代码的角度出发。

    先是,我们对三个列表举办for循环。

    for i in [1,2,3,4]:  
        print(i)
    

    上边这段代码分明是绝非难题的,不过大家换朝气蓬勃种情状,来循环一个数字1234试试

    for i in 1234
        print(i) 
    
    结果:
    Traceback (most recent call last):
      File "test.py", line 4, in <module>
        for i in 1234:
    TypeError: 'int' object is not iterable
    

    看,报错了!报了怎么错呢?“TypeError: 'int' object is not iterable”,说int类型不是二个iterable,那那么些iterable是个啥?

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    若是你不知晓怎么样是iterable,大家可以翻翻词典,首先获得多少个中文的讲解,固然翻译过来了您恐怕也不精晓,可是不要紧,笔者会带着您一步一步来深入分析。

    python中的for循环

    2、iterable  可迭代的

    迭代和可迭代左券 

    可迭代左券

    可迭代的数据类型有怎样

    怎么叫迭代

    近些日子,我们已经获得了多个新线索,有叁个称作“可迭代的”概念

    第大器晚成,大家从报错来解析,好像之所以1234不得以for循环,是因为它不行迭代。那么生机勃勃旦“可迭代”,就应有可以被for循环了。

    这一个大家领略啊,字符串、列表、元组、字典、集合都得以被for循环,表达他俩都以可迭代的

    咱俩怎么来声明那或多或少啊?

    from collections import Iterable
    
    l = [1,2,3,4]                
    t = (1,2,3,4)                
    d = {1:2,3:4}                
    s = {1,2,3,4}                
    
    print(isinstance(l,Iterable))
    print(isinstance(t,Iterable))
    print(isinstance(d,Iterable))
    print(isinstance(s,Iterable))
    

     

     结合大家应用for循环取值之处,再从字面上驾驭一下,其实迭代正是大家正好说的,能够将有个别数据集内的数目“一个驶近叁个的抽出来”,就名字为迭代

    迭代器公约

    str
    列表
    tuple   元组
    set      集合
    dict     字典

    可迭代公约

    咱俩以后是从结果深入分析原因,能被for循环的正是“可迭代的”,不过假若正构思,for怎么知道谁是可迭代的吧?

    倘若大家自个儿写了八个数据类型,希望以此数据类型里的事物也得以使用for被多少个三个的收取来,那我们就亟须满意for的供给。这么些需要就叫做“协议”。

    能够被迭代要满意的供给就叫做可迭代协议。可迭代合同的概念极度轻便,正是个中贯彻了__iter__方法。

    接下去我们就来讲雅培下:

    print(dir([1,2]))
    print(dir((2,3)))
    print(dir({1:2}))
    print(dir({1,2}))
    

    新葡亰496net 18新葡亰496net 19

    ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']
    ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'count', 'index']
    ['__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'clear', 'copy', 'fromkeys', 'get', 'items', 'keys', 'pop', 'popitem', 'setdefault', 'update', 'values']
    ['__and__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__iand__', '__init__', '__ior__', '__isub__', '__iter__', '__ixor__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__or__', '__rand__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__ror__', '__rsub__', '__rxor__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__sub__', '__subclasshook__', '__xor__', 'add', 'clear', 'copy', 'difference', 'difference_update', 'discard', 'intersection', 'intersection_update', 'isdisjoint', 'issubset', 'issuperset', 'pop', 'remove', 'symmetric_difference', 'symmetric_difference_update', 'union', 'update']
    

    结果

    总括一下我们现在所精晓的:能够被for循环的都以可迭代的,要想可迭代,内部必须有多个__iter__方法。

    紧接着解析,__iter__方法做了哪些业务呢?

    print([1,2].__iter__())
    
    结果
    <list_iterator object at 0x1024784a8>
    

    执行了list([1,2])的__iter__措施,大家好像得到了二个list_iterator,今后大家又收获了二个新名词——iterator。

    新葡亰496net 20

    iterator,这里给大家标出来了,是二个计算机中的专项名词,叫做迭代器。 

    干什么要有for循环

    print(dir([1,2]))
    print(dir((2,3)))
    print(dir({1:2}))
    print(dir({1,2}))
    
    
    输出结果:
    ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__init_subclass__', ‘’‘ '__iter__',’‘’ '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']
    ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'count', 'index']
    ['__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'clear', 'copy', 'fromkeys', 'get', 'items', 'keys', 'pop', 'popitem', 'setdefault', 'update', 'values']
    ['__and__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__iand__', '__init__', '__init_subclass__', '__ior__', '__isub__', '__iter__', '__ixor__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__or__', '__rand__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__ror__', '__rsub__', '__rxor__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__sub__', '__subclasshook__', '__xor__', 'add', 'clear', 'copy', 'difference', 'difference_update', 'discard', 'intersection', 'intersection_update', 'isdisjoint', 'issubset', 'issuperset', 'pop', 'remove', 'symmetric_difference', 'symmetric_difference_update', 'union', 'update']
    

    迭代器公约 

    既什么叫“可迭代”之后,又贰个历史新难点,什么叫“迭代器”?

    虽说我们不亮堂哪些叫迭代器,可是我们现在已经有叁个迭代器了,这几个迭代器是一个列表的迭代器。

    咱俩来看看那么些列表的迭代器比起列表来讲达成了怎样新点子,这样就能够爆料迭代器的神秘面纱了呢?

    '''
    dir([1,2].__iter__())是列表迭代器中实现的所有方法,dir([1,2])是列表中实现的所有方法,都是以列表的形式返回给我们的,为了看的更清楚,我们分别把他们转换成集合,
    然后取差集。
    '''
    #print(dir([1,2].__iter__()))
    #print(dir([1,2]))
    print(set(dir([1,2].__iter__()))-set(dir([1,2])))
    
    结果:
    {'__length_hint__', '__next__', '__setstate__'}
    

     

     大家见到在列表迭代器中多了多个法子,那么那八个法子都分别做了怎么着事啊?

    iter_l = [1,2,3,4,5,6].__iter__()
    #获取迭代器中元素的长度
    print(iter_l.__length_hint__())
    #根据索引值指定从哪里开始迭代
    print('*',iter_l.__setstate__(4))
    #一个一个的取值
    print('**',iter_l.__next__())
    print('***',iter_l.__next__())
    

    那四个议程中,能让大家二个二个取值的奇妙方法是哪个人?

    没错!就是__next__

    在for循环中,正是在里边调用了__next__主意本事取到二个一个的值。

    这接下去大家就用迭代器的next方法来写叁个批驳赖for的遍历。

    l = [1,2,3,4]
    l_iter = l.__iter__()
    item = l_iter.__next__()
    print(item)
    item = l_iter.__next__()
    print(item)
    item = l_iter.__next__()
    print(item)
    item = l_iter.__next__()
    print(item)
    item = l_iter.__next__()
    print(item)
    

    那是风姿罗曼蒂克段会报错的代码,借使大家直接取next取到迭代器里曾经远非成分了,就会抛出二个要命StopIteration,告诉我们,列表中早已远非实用的要素了。

    以那时候候,大家就要选取十二分管理机制来把这些那二个管理掉。

    l = [1,2,3,4]
    l_iter = l.__iter__()
    while True:
        try:
            item = l_iter.__next__()
            print(item)
        except StopIteration:
            break
    

    那以往大家就选取while循环完结了本来for循环做的事体,大家是从何人那儿获取四个贰个的值呀?是或不是正是l_iter?好了,这个l_iter正是多个迭代器。

    迭代器信守迭代器公约:必得有所__iter__方法和__next__方法。

    还账:next和iter方法

    如此一来,关于迭代器和生成器的方法我们就还清了八个,最后大家来拜候range()是个啥。首先,它必然是三个可迭代的靶子,不过它是还是不是是二个迭代器?大家来测量试验一下

    新葡亰496net 21新葡亰496net 22

    print('__next__' in dir(range(12)))  #查看'__next__'是不是在range()方法执行之后内部是否有__next__
    print('__iter__' in dir(range(12)))  #查看'__next__'是不是在range()方法执行之后内部是否有__next__
    
    from collections import Iterator
    print(isinstance(range(100000000),Iterator))  #验证range执行之后得到的结果不是一个迭代器
    

    range函数的重返值是七个可迭代对象

    初阶生成器

     

    为啥要有for循环

     基于地点讲的列表这一大堆遍历格局,聪明的您及时看除了端倪,于是你不知深浅大声喊道,你那不逗小编玩呢么,有了下标的拜望格局,小编可以如此遍历三个列表啊

    l=[1,2,3]
    
    index=0
    while index < len(l):
        print(l[index])
        index =1
    
    #要毛线for循环,要毛线可迭代,要毛线迭代器
    

     

    科学,系列类型字符串,列表,元组都有下标,你用上述的点子访谈,perfect!不过你可曾想过非系列类型像字典,集合,文件对象的感想,所以嘛,年轻人,for循环就是依赖迭代器左券提供了一个统生龙活虎的能够遍历全体指标的措施,即在遍历以前,先调用对象的__iter__主意将其转变来二个迭代器,然后使用迭代器左券去实现循环访谈,那样具有的指标就都得以通过for循环来遍历了,并且你见到的意义也真的那样,那正是全能的for循环,觉悟吧,年轻人

    生成器函数

    3、可迭代的 ——对应的阐明  __iter__

    生成器

    列表推导式和生成式表达式

    1 print('__iter__' in dir([1,2,3]))      #判断一个变量是否是可迭代的以布尔值的形式返回回来
    2 dir查看变量的内置函数
    3 
    4 输出结果:
    5 True
    

    初识生成器

    笔者们知道的迭代器有二种:生龙活虎种是调用方法直接回到的,意气风发种是可迭代对象通过实施iter方法得到的,迭代器有的好处是足以节外省部存款和储蓄器。

    比如在好几情形下,大家也急需节约内部存款和储蓄器,就只可以本身写。大家相濡以沫写的这些能达成迭代器成效的事物就叫生成器。

    Python中提供的生成器:

    1.生成器函数:常规函数定义,可是,使用yield语句并不是return语句重临结果。yield语句二遍回到三个结实,在各类结果中间,挂起函数的动静,以便后一次重它离开的地点继续施行

    2.生成器表达式:相近于列表推导,可是,生成器再次回到按需发生结果的叁个目的,实际不是贰遍创设三个结果列表 

    生成器Generator:

      本质:迭代器(所以自带了__iter__方法和__next__主意,无需大家去达成)

      特点:惰性运算,开荒者自定义

    小结

    4、可迭代协议 iter

    生成器函数

    二个包蕴yield关键字的函数即是二个生成器函数。yield可以为大家从函数中再次来到值,不过yield又不一样于return,return的实行代表程序的终止,调用生成器函数不会得到再次回到的现实性的值,而是拿到一个可迭代的目的。每叁次拿到那些可迭代对象的值,就能够带动函数的实施,获取新的重临值。直到函数推行完成。

    新葡亰496net 23新葡亰496net 24

    import time
    def genrator_fun1():
        a = 1
        print('现在定义了a变量')
        yield a
        b = 2
        print('现在又定义了b变量')
        yield b
    
    g1 = genrator_fun1()
    print('g1 : ',g1)       #打印g1可以发现g1就是一个生成器
    print('-'*20)   #我是华丽的分割线
    print(next(g1))
    time.sleep(1)   #sleep一秒看清执行过程
    print(next(g1))
    

    初识生成器函数

     

     生成器有哪些实惠呢?正是不会弹指间在内部存款和储蓄器中生成太多多少

    假设我想让工厂给学子做校服,坐褥二〇〇四000件服装,笔者和工厂一说,工厂应该是先答应下来,然后再去分娩,作者能够风流倜傥件意气风发件的要,也能够借助学子一群一堆的找工厂拿。
    而不能是一说要分娩二零零零000件衣饰,工厂就先去做临蓐二〇〇二000件衣性格很顽强在艰难困苦或巨大压力面前不屈,等回到做好了,学子都结束学业了。。。

    新葡亰496net 25新葡亰496net 26

    #初识生成器二
    
    def produce():
        """生产衣服"""
        for i in range(2000000):
            yield "生产了第%s件衣服"%i
    
    product_g = produce()
    print(product_g.__next__()) #要一件衣服
    print(product_g.__next__()) #再要一件衣服
    print(product_g.__next__()) #再要一件衣服
    num = 0
    for i in product_g:         #要一批衣服,比如5件
        print(i)
        num  =1
        if num == 5:
            break
    
    #到这里我们找工厂拿了8件衣服,我一共让我的生产函数(也就是produce生成器函数)生产2000000件衣服。
    #剩下的还有很多衣服,我们可以一直拿,也可以放着等想拿的时候再拿
    

    初识生成器二

    面试题

    大家明日是从结果深入分析原因,能被for循环的便是“可迭代的”,不过大器晚成旦正思谋,for怎么精通谁是可迭代的吗?

    更加多利用

    新葡亰496net 27新葡亰496net 28

    import time
    
    
    def tail(filename):
        f = open(filename)
        f.seek(0, 2) #从文件末尾算起
        while True:
            line = f.readline()  # 读取文件中新的文本行
            if not line:
                time.sleep(0.1)
                continue
            yield line
    
    tail_g = tail('tmp')
    for line in tail_g:
        print(line)
    

    生成器监听文件输入的事例

     

    生机勃勃旦咱们协和写了八个数据类型,希望以此数据类型里的东西也足以应用for被二个三个的收取来,那大家就务须满意for的渴求。那些供给就叫做“协议”。

    send

    def generator():
        print(123)
        content = yield 1
        print('=======',content)
        print(456)
        yield2
    
    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
    

    新葡亰496net 29新葡亰496net 30

    def averager():
        total = 0.0
        count = 0
        average = None
        while True:
            term = yield average
            total  = term
            count  = 1
            average = total/count
    
    
    g_avg = averager()
    next(g_avg)
    print(g_avg.send(10))
    print(g_avg.send(30))
    print(g_avg.send(5))
    

    测算移动平均值(1)

    新葡亰496net 31新葡亰496net 32

    def init(func):  #在调用被装饰生成器函数的时候首先用next激活生成器
        def inner(*args,**kwargs):
            g = func(*args,**kwargs)
            next(g)
            return g
        return inner
    
    @init
    def averager():
        total = 0.0
        count = 0
        average = None
        while True:
            term = yield average
            total  = term
            count  = 1
            average = total/count
    
    
    g_avg = averager()
    # next(g_avg)   在装饰器中执行了next方法
    print(g_avg.send(10))
    print(g_avg.send(30))
    print(g_avg.send(5))
    

    总括移动平均值(2)_预激协程的装饰器

    楔子

    能够被迭代要满意的要求就叫做可迭代协议。可迭代合同的概念相当的轻便,就是内部得以达成了__iter__方法。

    yield from

    新葡亰496net 33新葡亰496net 34

    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()))
    

    yield from

    风度翩翩经自个儿未来有三个列表l=['a','b','c','d','e'],小编想取列表中的内容,有两种办法?

     

    列表推导式和生成器说明式

    新葡亰496net 35新葡亰496net 36

    #老男孩由于峰哥的强势加盟很快走上了上市之路,alex思来想去决定下几个鸡蛋来报答峰哥
    
    egg_list=['鸡蛋%s' %i for i in range(10)] #列表解析
    
    #峰哥瞅着alex下的一筐鸡蛋,捂住了鼻子,说了句:哥,你还是给我只母鸡吧,我自己回家下
    
    laomuji=('鸡蛋%s' %i for i in range(10))#生成器表达式
    print(laomuji)
    print(next(laomuji)) #next本质就是调用__next__
    print(laomuji.__next__())
    print(next(laomuji))
    

    峰哥与alex的故事

    总结:

    1.把列表剖析的[]换成()得到的就是生成器表明式

    2.列表解析与生成器表明式都是意气风发种方便人民群众的编制程序形式,只可是生成器表明式更节外省部存款和储蓄器

    3.Python不唯有利用迭代器公约,让for循环变得更为通用。大部分平放函数,也是运用迭代器公约访谈对象的。比方, sum函数是Python的放松权利函数,该函数使用迭代器公约访谈对象,而生成器完毕了迭代器合同,所以,我们可以直接那样测算大器晚成雨后玉兰片值的和:

    sum(x ** 2 for x in range(4))
    

     

    而不用节外生枝的先构造二个列表:

    sum([x ** 2 for x in range(4)])
    
    更多精彩请见——迭代器生成器专题
    

    率先,小编得以透过索引取值l[0],其次大家是否还足以用for循环来取值呀?

    5、

    本章小结

    可迭代对象:

      拥有__iter__方法

      特点:惰性运算

      例如:range(),str,list,tuple,dict,set

    迭代器Iterator:

      拥有__iter__方法和__next__方法

      例如:iter(range()),iter(str),iter(list),iter(tuple),iter(dict),iter(set),reversed(list_o),map(func,list_o),filter(func,list_o),file_o

    生成器Generator:

      本质:迭代器,所以具有__iter__方法和__next__方法

      特点:惰性运算,开荒者自定义

    应用生成器的亮点:

    1.推迟总计,一次回到三个结实。也等于说,它不会三回变动全部的结果,那对于大数据量管理,将会要命有效。

    新葡亰496net 37 列表解析式和生成器表明式

    2.增加代码可读性

    您有没有明细考虑过,用索引取值和for循环取值是独具微妙差别的。

    迭代器合同

    生成器相关的面试题

    生成器在编制程序中生出了过多的机能,善用生成器能够扶植我们解决好多繁琐的难点

    除去,生成器也是面试题中的重点,在成功部分作用之外,大家也想出了众多魔性的面试题。
    接下去大家就来看黄金时代看~

    新葡亰496net 38新葡亰496net 39

    def demo():
        for i in range(4):
            yield i
    
    g=demo()
    
    g1=(i for i in g)
    g2=(i for i in g1)
    
    print(list(g1))
    print(list(g2))
    

    面试题1

    新葡亰496net 40新葡亰496net 41

    def add(n,i):
        return n i
    
    def test():
        for i in range(4):
            yield i
    
    g=test()
    for n in [1,10]:
        g=(add(n,i) for i in g)
    
    print(list(g))
    

    面试题2

    新葡亰496net 42新葡亰496net 43

    import os
    
    def init(func):
        def wrapper(*args,**kwargs):
            g=func(*args,**kwargs)
            next(g)
            return g
        return wrapper
    
    @init
    def list_files(target):
        while 1:
            dir_to_search=yield
            for top_dir,dir,files in os.walk(dir_to_search):
                for file in files:
                    target.send(os.path.join(top_dir,file))
    @init
    def opener(target):
        while 1:
            file=yield
            fn=open(file)
            target.send((file,fn))
    @init
    def cat(target):
        while 1:
            file,fn=yield
            for line in fn:
                target.send((file,line))
    
    @init
    def grep(pattern,target):
        while 1:
            file,line=yield
            if pattern in line:
                target.send(file)
    @init
    def printer():
        while 1:
            file=yield
            if file:
                print(file)
    
    g=list_files(opener(cat(grep('python',printer()))))
    
    g.send('/test1')
    
    协程应用:grep -rl /dir
    

    tail&grep

     

    要是用索引取值,你能够取到放四个人置的值,前提是您要清楚那个值在什么职位。

    既什么叫“可迭代”之后,又一个历史新难点,什么叫“迭代器”?

    设若用for循环来取值,我们把每叁个值都取到,无需关怀每一个值的职责,因为只好挨个的取值,并不能够跳过任何八个一向去取其余地点的值。

    虽说大家不明白哪些叫迭代器,可是大家今后曾经有八个迭代器了,那几个迭代器是一个列表的迭代器。

    但你有没有想过,我们为什么能够接纳for循环来取值?

    我们来看看那个列表的迭代器比起列表来讲达成了何等新点子,那样就能够揭发迭代器的机密面纱了呢?

    for循环内部是怎么工作的吗?

     1 '''
     2 dir([1,2].__iter__())是列表迭代器中实现的所有方法,dir([1,2])是列表中实现的所有方法,都是以列表的形式返回给我们的,为了看的更清楚,我们分别把他们转换成集合,
     3 然后取差集。
     4 '''
     5 #print(dir([1,2].__iter__()))
     6 #print(dir([1,2]))
     7 print(set(dir([1,2].__iter__()))-set(dir([1,2])))
     8 
     9 结果:
    10 {'__length_hint__', '__next__', '__setstate__'}
    

    回来最上部

    6、__length_hint__', '__next__', '__setstate__

    python中的for循环

    iter_l = [1,2,3,4,5,6].__iter__()
    
    print(iter_l)
    
    输出结果:
    <list_iterator object at 0x000002A9A6BA99B0>
    
    
    iter_l = [1,2,3,4,5,6,7,8].__iter__()
    #获取迭代器元素的长度
    print(iter_l.__length_hint__())
    输出结果
    8
    
    #根据索引值在哪里开始迭代
    print('*',iter_l.__setstate__(4))
    
    #一个一个取值
    print('**',iter_l.__next__())
    print('***',iter_l.__next__())
    输出结果:
    8
    * None
    ** 5
    *** 6
    

    要打听for循环是怎么回事儿,我们依旧要从代码的角度出发。

    7、不用for循环来取值

    第意气风发,大家对一个列表进行for循环。

    l = [1,2,3,4]
    l_iter = l.__iter__()
    print(next(l_iter))
    print(next(l_iter))
    print(next(l_iter))
    print(next(l_iter))
    print(next(l_iter))      
    
    Traceback (most recent call last):
    1
      File "F:/python/python全栈开发/day17/s3.py", line 7, in <module>
    2
        print(next(l_iter))
    3
    StopIteration
    4
    
    for i in [1,2,3,4]:  
        print(i)
    

    唯独遍历迭代器里未有了的值会报错所以须要一个报错机制来幸免

    地方这段代码料定是一贯不难题的,可是我们换大器晚成种情景,来循环一个数字1234尝试

    l = [1,2,3,4]
    l_iter = l.__iter__()
    while True:
        try:                           #try当下面代码出现异常会执行下面except
            item = l_iter.__next__()
            print(item)
        except StopIteration:          #except 出现了异常会不报错直接跳出循环
            break
    
    
    输出结果:
    1
    2
    3
    4
    

    新葡亰496net 44

    8、查看一个是还是不是是迭代器如故可迭代对象

    for i in 1234
        print(i) 
    
    结果:
    Traceback (most recent call last):
      File "test.py", line 4, in <module>
        for i in 1234:
    TypeError: 'int' object is not iterable
    
    1 print('__next__' in dir(range(12)))  #查看'__next__'是不是在range()方法执行之后内部是否有__next__
    2 print('__iter__' in dir(range(12)))  #查看'__next__'是不是在range()方法执行之后内部是否有__next__
    3 
    4 from collections import Iterator
    5 print(isinstance(range(100000000),Iterator))  #验证range执行之后得到的结果不是一个迭代器
    

    新葡亰496net 45

    False
    True
    False

    看,报错了!报了怎样错呢?“TypeError: 'int' object is not iterable”,说int类型不是一个iterable,那那几个iterable是个吗?

     
    

    新葡亰496net 46

    初识生成器

    假如你不通晓哪些是iterable,大家得以翻翻词典,首先拿到一个中文的演讲,固然翻译过来了您只怕也不驾驭,但是没什么,作者会带着你一步一步来剖析。

    咱俩领会的迭代器有三种:豆蔻梢头种是调用方法直接再次回到的,后生可畏种是可迭代对象通过施行iter方法拿到的,迭代器有的好处是可以省去内部存款和储蓄器。

    回到最上端

    假诺在少数景况下,大家也急需节约内部存款和储蓄器,就只能本人写。大家自身写的那些能落实迭代器作用的东西就叫生成器。

    迭代和可迭代公约

     

    什么样叫迭代

    Python中提供的生成器:

    这段日子,大家早已获得了二个新线索,有三个称呼“可迭代的”概念

    1.生成器函数:常规函数定义,不过,使用yield语句并非return语句重回结果。yield语句壹遍回到二个结实,在每一个结果中间,挂起函数之处,以便下一次重它离开之处继续推行

    第风流倜傥,大家从报错来深入分析,好像之所以1234不得以for循环,是因为它不行迭代。那么黄金时代旦“可迭代”,就应当能够被for循环了。

    2.生成器表达式:相通于列表推导,可是,生成器再次来到按需产生结果的叁个对象,并非一遍创设三个结实列表

    以此大家了然啊,字符串、列表、元组、字典、集合都能够被for循环,表明他们都是可迭代的

    生成器Generator:

    大家怎么来证实那或多或少呢?

      本质:迭代器(所以自带了__iter__方法和__next__措施,无需大家去落实)

    新葡亰496net 47

      特点:惰性运算,开辟者自定义

    from collections import Iterable
    
    l = [1,2,3,4]                
    t = (1,2,3,4)                
    d = {1:2,3:4}                
    s = {1,2,3,4}                
    
    print(isinstance(l,Iterable))
    print(isinstance(t,Iterable))
    print(isinstance(d,Iterable))
    print(isinstance(s,Iterable))
    

    生成器函数

    新葡亰496net 48

     1 import time
     2 def genrator_fun1():
     3     a = 1
     4     print('现在定义了a变量')
     5     yield a                    
     6     b = 2
     7     print('现在定义了b变量')
     8     yield b
     9 
    10 g1 = genrator_fun1()           #传回了一个生成器
    11 print('g1: ',g1)               #可以看到g1就是一个生成器
    12 print('_'*20)                  #华丽的分割线
    13 print(next(g1))                #看到next启用了生成器
    14 time.sleep(1)
    15 print(next(g1))                #在启用一次生成器输出b
    16 
    17 
    18 输出结果:
    19 g1:  <generator object genrator_fun1 at 0x000001F523C7B258>
    20 ____________________
    21 现在定义了a变量
    22 1
    23 现在定义了b变量
    24 2
    

    组成大家使用for循环取值的风貌,再从字面上通晓一下,其实迭代正是大家恰巧说的,可以将有些数据集内的数据“一个凑近二个的收取来”,就可以称作迭代

    生成器有哪些低价吗?就是不会瞬间在内部存款和储蓄器中生成太比超多据

    可迭代左券

    只要本人想让工厂给学子做校服,坐蓐二〇〇〇000件时装,小编和工厂一说,工厂应该是先答应下来,然后再去生产,小编得以豆蔻梢头件后生可畏件的要,也得以依照学子一堆一群的找工厂拿。
    而无法是一说要坐褥二〇〇〇000件衣性格很顽强在艰难险阻或巨大压力面前不屈,工厂就先去做生产二零零零000件时装,等回到做好了,学子都结束学业了。。。

    我们以往是从结果深入分析原因,能被for循环的就是“可迭代的”,可是大器晚成旦正思谋,for怎么了解谁是可迭代的吗?

    def produce():
        """生产衣服"""
        for i in range(1,2000000):
            yield "生产了第%s件衣服"%i
    
    func=produce()               #拿到一个生成器
    print(func.__next__())       #要一件衣服
    print(func.__next__())       #在要一件衣服
    
    num=0
    for i in func:               #要一批衣服
        print(i)
        num =1
        if num==5:
            break
    
    生产了第1件衣服
    生产了第2件衣服
    生产了第3件衣服
    生产了第4件衣服
    生产了第5件衣服
    生产了第6件衣服
    生产了第7件衣服
    
    
    想要多少衣服就取多少衣服
    
     1 import time
     2 
     3 
     4 def tail(filename):
     5     f = open(filename)
     6     f.seek(0, 2) #从文件末尾算起
     7     while True:
     8         line = f.readline()  # 读取文件中新的文本行
     9         if not line:
    10             time.sleep(0.1)
    11             continue
    12         yield line
    13 
    14 tail_g = tail('tmp')
    15 for line in tail_g:
    16     print(line)
    
     1 def averager():
     2     total = 0.0
     3     count = 0
     4     average = None
     5     while True:
     6         term = yield average
     7         total  = term
     8         count  = 1
     9         average = total/count
    10 
    11 
    12 g_avg = averager()
    13 next(g_avg)
    14 print(g_avg.send(10))
    15 print(g_avg.send(30))
    16 print(g_avg.send(5))
    
     1 def init(func):  #在调用被装饰生成器函数的时候首先用next激活生成器
     2     def inner(*args,**kwargs):
     3         g = func(*args,**kwargs)
     4         next(g)
     5         return g
     6     return inner
     7 
     8 @init
     9 def averager():
    10     total = 0.0
    11     count = 0
    12     average = None
    13     while True:
    14         term = yield average
    15         total  = term
    16         count  = 1
    17         average = total/count
    18 
    19 
    20 g_avg = averager()
    21 # next(g_avg)   在装饰器中执行了next方法
    22 print(g_avg.send(10))
    23 print(g_avg.send(30))
    24 print(g_avg.send(5))
    
     1 def gen1():
     2     for c in 'AB':
     3         yield c
     4     for i in range(3):
     5         yield i
     6 
     7 print(list(gen1()))
     8 
     9 def gen2():
    10     yield from 'AB' 
    11     yield from range(3)
    12 
    13 print(list(gen2()))
    

    假使我们友好写了五个数据类型,希望以此数据类型里的事物也得以利用for被一个二个的抽出来,这大家就务须满足for的渴求。这么些供给就叫做“协议”。

    列表推导式和生成器表达式

    能够被迭代要满意的供给就叫做可迭代公约。可迭代左券的概念很简单,便是在那之中得以完成了__iter__方法。

    #老男孩由于峰哥的强势加盟很快走上了上市之路,alex思来想去决定下几个鸡蛋来报答峰哥
    
    egg_list=['鸡蛋%s' %i for i in range(10)] #列表解析
    
    #峰哥瞅着alex下的一筐鸡蛋,捂住了鼻子,说了句:哥,你还是给我只母鸡吧,我自己回家下
    
    laomuji=('鸡蛋%s' %i for i in range(10))#生成器表达式
    print(laomuji)
    print(next(laomuji)) #next本质就是调用__next__
    print(laomuji.__next__())
    print(next(laomuji))
    

    接下去大家就来讲爱他美下:

    1.把列表拆解剖判的[]换到()得到的正是生成器表明式

    print(dir([1,2]))
    print(dir((2,3)))
    print(dir({1:2}))
    print(dir({1,2}))
    

    2.列表深入剖判与生成器表明式都今后生可畏种便利的编程格局,只不过生成器表明式更节外省部存款和储蓄器

    新葡亰496net 49新葡亰496net 50

    3.Python不唯有利用迭代器合同,让for循环变得更为通用。大多数放松权利函数,也是接受迭代器公约访问对象的。比方, sum函数是Python的内置函数,该函数使用迭代器契约访谈对象,而生成器达成了迭代器合同,所以,我们能够直接那样总计风流倜傥类别值的和:

    新葡亰496net 51

    本章小结

    ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']
    ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'count', 'index']
    ['__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'clear', 'copy', 'fromkeys', 'get', 'items', 'keys', 'pop', 'popitem', 'setdefault', 'update', 'values']
    ['__and__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__iand__', '__init__', '__ior__', '__isub__', '__iter__', '__ixor__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__or__', '__rand__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__ror__', '__rsub__', '__rxor__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__sub__', '__subclasshook__', '__xor__', 'add', 'clear', 'copy', 'difference', 'difference_update', 'discard', 'intersection', 'intersection_update', 'isdisjoint', 'issubset', 'issuperset', 'pop', 'remove', 'symmetric_difference', 'symmetric_difference_update', 'union', 'update']
    

    可迭代对象:

    新葡亰496net 52

      拥有__iter__方法

    结果

      特点:惰性运算

    计算一下大家前不久所精通的:能够被for循环的都以可迭代的,要想可迭代,内部必得有贰个__iter__方法。

      例如:range(),str,list,tuple,dict,set

    进而剖判,__iter__情势做了何等事情啊?

    迭代器Iterator:

    print([1,2].__iter__())
    
    结果
    <list_iterator object at 0x1024784a8>
    

      拥有__新葡亰496net,iter__方法和__next__方法

    执行了list([1,2])的__iter__办法,大家好像得到了多少个list_iterator,未来大家又获得了二个新名词——iterator。

      例如:iter(range()),iter(str),iter(list),iter(tuple),iter(dict),iter(set),reversed(list_o),map(func,list_o),filter(func,list_o),file_o

    新葡亰496net 53

    生成器Generator:

    iterator,这里给大家标出来了,是一个Computer中的专门项目名词,叫做迭代器。 

      本质:迭代器,所以具备__iter__方法和__next__方法

    回去最上端

      特点:惰性运算,开辟者自定义

    迭代器公约

    采用生成器的帮助和益处:

    既什么叫“可迭代”之后,又三个历史新难点,什么叫“迭代器”?

    1.推迟总结,二次回到三个结果。也正是说,它不会叁回变动全体的结果,那对于大数据量处理,将会极度平价

    虽说大家不知道如何叫迭代器,不过大家今日已经有多个迭代器了,那些迭代器是四个列表的迭代器。

     

    咱俩来走访那一个列表的迭代器比起列表来讲完成了何等新点子,那样就会揭示迭代器的地上边纱了吧?

    可迭代合同  :  内部得以完成了__iter__方法

    新葡亰496net 54

     

    '''
    dir([1,2].__iter__())是列表迭代器中实现的所有方法,dir([1,2])是列表中实现的所有方法,都是以列表的形式返回给我们的,为了看的更清楚,我们分别把他们转换成集合,
    然后取差集。
    '''
    #print(dir([1,2].__iter__()))
    #print(dir([1,2]))
    print(set(dir([1,2].__iter__()))-set(dir([1,2])))
    
    结果:
    {'__length_hint__', '__next__', '__setstate__'}
    

    迭代器公约  :  内部得以完成了__iter__ __next__方法

    新葡亰496net 55

     

    咱俩见到在列表迭代器中多了四个主意,那么那八个主意都分别做了怎么样事呢?

    可迭代和迭代器的两样点 : 迭代器多完成了八个__next__方法

    新葡亰496net 56

     

    iter_l = [1,2,3,4,5,6].__iter__()
    #获取迭代器中元素的长度
    print(iter_l.__length_hint__())
    #根据索引值指定从哪里开始迭代
    print('*',iter_l.__setstate__(4))
    #一个一个的取值
    print('**',iter_l.__next__())
    print('***',iter_l.__next__())
    

    可迭代和迭代器的均等点 : 都能够用for循环

    新葡亰496net 57

     

    那多少个章程中,能让我们二个二个取值的巧妙方法是何人?

    认清迭代器和可迭代的主意

    没错!就是__next__

    首先种:判定在那之中是否促成了 __next__

    在for循环中,正是在里边调用了__next__主意技能取到三个二个的值。

    '__next__' in dir(o)

    那接下去大家就用迭代器的next方法来写一个反对赖for的遍历。

     

    新葡亰496net 58

    第二种:

    l = [1,2,3,4]
    l_iter = l.__iter__()
    item = l_iter.__next__()
    print(item)
    item = l_iter.__next__()
    print(item)
    item = l_iter.__next__()
    print(item)
    item = l_iter.__next__()
    print(item)
    item = l_iter.__next__()
    print(item)
    

    from collections import Iterable  #可迭代

    新葡亰496net 59

     from collections import Iterator  #迭代器

    那是意气风发段会报错的代码,如若大家间接取next取到迭代器里早已远非成分了,就能抛出三个充裕StopIteration,告诉大家,列表中已经远非实用的要素了。

    isinstance(o,Iterable)

    以此时候,大家将要选拔极其处理机制来把这一个丰裕管理掉。

     isinstance(o,Iterator)

    新葡亰496net 60

     

    l = [1,2,3,4]
    l_iter = l.__iter__()
    while True:
        try:
            item = l_iter.__next__()
            print(item)
        except StopIteration:
            break
    

    迭代器的性状

    新葡亰496net 61

    可以用for循环

    那今后我们就应用while循环实现了原来for循环做的事务,大家是从何人这儿获取一个叁个的值呀?是还是不是正是l_iter?好了,这个l_iter就是一个迭代器。

    能够省去内部存款和储蓄器

    迭代器固守迭代器左券:必需怀有__iter__方法和__next__方法。

     

    还账:next和iter方法

    你只可以用一回  l = [1,2,3,4]

    如此一来,关于迭代器和生成器的措施大家就还清了七个,最终我们来探视range()是个什么。首先,它必然是四个可迭代的指标,不过它是不是是一个迭代器?大家来测验一下

    1 #列表解析
    2 sum([i for i in range(100000000)])#内存占用大,机器容易卡死
    3  
    4 #生成器表达式
    5 sum(i for i in range(100000000))#几乎不占内存
    

    新葡亰496net 62新葡亰496net 63

    生成器相关的面试题

    新葡亰496net 64

    生成器在编制程序中发出了好些个的魔法,善用生成器能够协理大家缓和广大错落有致的标题

    print('__next__' in dir(range(12)))  #查看'__next__'是不是在range()方法执行之后内部是否有__next__
    print('__iter__' in dir(range(12)))  #查看'__next__'是不是在range()方法执行之后内部是否有__next__
    
    from collections import Iterator
    print(isinstance(range(100000000),Iterator))  #验证range执行之后得到的结果不是一个迭代器
    

    除却,生成器也是面试题中的珍视,在形成部分功效之外,大家也想出了数不清魔性的面试题。
    接下去大家就来看大器晚成看~

    新葡亰496net 65

     1 def demo():
     2     for i in range(4):
     3         yield i
     4 
     5 g=demo()
     6 
     7 g1=(i for i in g)
     8 g2=(i for i in g1)
     9 
    10 print(list(g1))      #g1已经把列表的值取完了
    11 print(list(g2))       #所以g2取的是空列表
    

    range函数的再次来到值是二个可迭代对象

     

     

    假设自身后天有贰个列表l=['a','b','c','d','e'],笔者想取列表中的内容,有三种方法?

    回来顶端

    首先,作者能够通过索引取值l[0],其次大家是或不是还足以用for循环来取值呀?

    缘何要有for循环

    你有未有细致思考过,用索引取值和for循环取值是装有神秘差别的。

    依附上边讲的列表这一大堆遍历方式,聪明的你那个时候看除了端倪,于是你目空一切大声喊道,你那不逗笔者玩呢么,有了下标的拜会格局,笔者得以如此遍历三个列表啊

    若是用索引取值,你能够取到任意地点的值,前提是您要知道那些值在如何职位。

    新葡亰496net 66

    假定用for循环来取值,我们把种种值都取到,无需关爱每三个值的地点,因为只可以挨个的取值,并无法跳过别的三个一贯去取其余职分的值。

    l=[1,2,3]
    
    index=0
    while index < len(l):
        print(l[index])
        index =1
    
    #要毛线for循环,要毛线可迭代,要毛线迭代器
    

    但你有未有想过,我们怎可以够选用for循环来取值?

    新葡亰496net 67

    for循环内部是怎么职业的吧?

    不错,种类类型字符串,列表,元组皆有下标,你用上述的章程访问,perfect!不过你可曾想过非系列类型像字典,集结,文件对象的感受,所以嘛,年轻人,for循环便是基于迭代器左券提供了二个集结的能够遍历全体目的的格局,即在遍历在此以前,先调用对象的__iter__办法将其转变来三个迭代器,然后利用迭代器公约去贯彻循环访谈,那样有着的对象就都能够经过for循环来遍历了,何况你看来的法力也确实这样,那正是品学兼优的for循环,觉悟吧,年轻人

    归来顶端

     

    python中的for循环

    回去最上部

    要打听for循环是怎么回事儿,我们照旧要从代码的角度出发。

    初识生成器

    先是,我们对八个列表进行for循环。

    咱俩明白的迭代器有二种:大器晚成种是调用方法直接重临的,豆蔻梢头种是可迭代对象通过推行iter方法得到的,迭代器有的好处是能够节外省部存款和储蓄器。

    for i in [1,2,3,4]:  
        print(i)
    

    倘诺在好几意况下,大家也急需节约内部存款和储蓄器,就必须要和谐写。大家和煦写的那个能兑现迭代器成效的东西就叫生成器。

    地方这段代码肯定是一贯不难点的,可是我们换朝气蓬勃种情形,来循环一个数字1234试行

     

    新葡亰496net 68

    Python中提供的生成器:

    for i in 1234
        print(i) 
    
    结果:
    Traceback (most recent call last):
      File "test.py", line 4, in <module>
        for i in 1234:
    TypeError: 'int' object is not iterable
    

    1.生成器函数:常规函数定义,然则,使用yield语句并不是return语句重返结果。yield语句一回回到贰个结出,在每一个结果中间,挂起函数的事态,以便后一次重它离开的地点继续实践

    新葡亰496net 69

    2.生成器表明式:相同于列表推导,不过,生成器再次来到按需发生结果的八个对象,实际不是一遍塑造三个结实列表

    看,报错了!报了何等错呢?“TypeError: 'int' object is not iterable”,说int类型不是二个iterable,那这么些iterable是个啥?

     

    新葡亰496net 70

    生成器Generator:

    意气风发经你不知晓怎么是iterable,大家得以翻翻词典,首先得到二个华语的演讲,固然翻译过来了你或然也不理解,不过没什么,我会带着你一步一步来解析。

      本质:迭代器(所以自带了__iter__方法和__next__艺术,无需大家去得以完毕)

    归来最上端

      特点:惰性运算,开拓者自定义

    迭代和可迭代左券

     

    哪些叫迭代

     

    当今,大家曾经赢得了三个新线索,有一个可以称作“可迭代的”概念

    回到顶端

    首先,我们从报错来解析,好像之所以1234不得以for循环,是因为它不行迭代。那么后生可畏旦“可迭代”,就应该可以被for循环了。

    生成器函数

    本条大家领悟啊,字符串、列表、元组、字典、集合都足以被for循环,表达他俩都以可迭代的

    新葡亰496net:python全栈开发从入门到放弃之迭代器生成器,迭代器和生成器。贰个包涵yield关键字的函数正是三个生成器函数。yield可认为大家从函数中再次回到值,不过yield又不相同于return,return的实施代表程序的实现,调用生成器函数不会赢得重回的具体的值,而是获得二个可迭代的靶子。每贰遍拿走那一个可迭代对象的值,就能够有接济函数的奉行,获取新的重返值。直到函数实施实现。

    我们怎么来证实那或多或少呢?

    新葡亰496net 71新葡亰496net 72

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    新葡亰496net 74

    from collections import Iterable
    
    l = [1,2,3,4]                
    t = (1,2,3,4)                
    d = {1:2,3:4}                
    s = {1,2,3,4}                
    
    print(isinstance(l,Iterable))
    print(isinstance(t,Iterable))
    print(isinstance(d,Iterable))
    print(isinstance(s,Iterable))
    
    import time
    def genrator_fun1():
        a = 1
        print('现在定义了a变量')
        yield a
        b = 2
        print('现在又定义了b变量')
        yield b
    
    g1 = genrator_fun1()
    print('g1 : ',g1)       #打印g1可以发现g1就是一个生成器
    print('-'*20)   #我是华丽的分割线
    print(next(g1))
    time.sleep(1)   #sleep一秒看清执行过程
    print(next(g1))
    

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    新葡亰496net 76

    重新组合大家应用for循环取值的场合,再从字面上通晓一下,其实迭代便是大家刚好说的,能够将有个别数据集内的数目“一个接近叁个的收取来”,就堪称迭代

    初识生成器函数

    可迭代协议

     

    大家明日是从结果剖析原因,能被for循环的正是“可迭代的”,可是只要正思忖,for怎么精通谁是可迭代的吗?

    生成器有哪些利润呢?正是不会瞬间在内部存款和储蓄器中生成太多多少

    生龙活虎旦大家友好写了三个数据类型,希望以此数据类型里的东西也足以利用for被多个一个的抽取来,那大家就务须满意for的渴求。那么些供给就叫做“协议”。

    假使笔者想让工厂给学员做校服,临盆二零零一000件衣裳,作者和工厂一说,工厂应该是先答应下来,然后再去生产,笔者能够生龙活虎件黄金时代件的要,也得以凭仗学子一群一堆的找工厂拿。
    而无法是一说要临蓐二零零二000件衣服,工厂就先去做生产2002000件时装,等回到做好了,学子都毕业了。。。

    能够被迭代要满意的供给就叫做可迭代合同。可迭代公约的概念特别轻松,就是中间贯彻了__iter__方法。

    新葡亰496net 77新葡亰496net 78

    接下去大家就来证美素佳儿(Friso卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎(Nutrilon卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎下:

    新葡亰496net 79

    print(dir([1,2]))
    print(dir((2,3)))
    print(dir({1:2}))
    print(dir({1,2}))
    
    #初识生成器二
    
    def produce():
        """生产衣服"""
        for i in range(2000000):
            yield "生产了第%s件衣服"%i
    
    product_g = produce()
    print(product_g.__next__()) #要一件衣服
    print(product_g.__next__()) #再要一件衣服
    print(product_g.__next__()) #再要一件衣服
    num = 0
    for i in product_g:         #要一批衣服,比如5件
        print(i)
        num  =1
        if num == 5:
            break
    
    #到这里我们找工厂拿了8件衣服,我一共让我的生产函数(也就是produce生成器函数)生产2000000件衣服。
    #剩下的还有很多衣服,我们可以一直拿,也可以放着等想拿的时候再拿
    

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    初识生成器二

    ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']
    ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'count', 'index']
    ['__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'clear', 'copy', 'fromkeys', 'get', 'items', 'keys', 'pop', 'popitem', 'setdefault', 'update', 'values']
    ['__and__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__iand__', '__init__', '__ior__', '__isub__', '__iter__', '__ixor__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__or__', '__rand__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__ror__', '__rsub__', '__rxor__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__sub__', '__subclasshook__', '__xor__', 'add', 'clear', 'copy', 'difference', 'difference_update', 'discard', 'intersection', 'intersection_update', 'isdisjoint', 'issubset', 'issuperset', 'pop', 'remove', 'symmetric_difference', 'symmetric_difference_update', 'union', 'update']
    

     

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    越来越多应用

    小结一下大家未来所知道的:能够被for循环的都以可迭代的,要想可迭代,内部必需有叁个__iter__方法。

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    跟着剖析,__iter__方法做了怎么业务呢?

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    print([1,2].__iter__())
    
    结果
    <list_iterator object at 0x1024784a8>
    
    import time
    
    
    def tail(filename):
        f = open(filename)
        f.seek(0, 2) #从文件末尾算起
        while True:
            line = f.readline()  # 读取文件中新的文本行
            if not line:
                time.sleep(0.1)
                continue
            yield line
    
    tail_g = tail('tmp')
    for line in tail_g:
        print(line)
    

    执行了list([1,2])的__iter__格局,我们好像获得了八个list_iterator,以往大家又获得了二个新名词——iterator。

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    生成器监听文件输入的事例

    iterator,这里给我们标出来了,是四个微电脑中的专项名词,叫做迭代器。 

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    迭代器公约

    def averager():
        total = 0.0
        count = 0
        average = None
        while True:
            term = yield average
            total  = term
            count  = 1
            average = total/count
    
    
    g_avg = averager()
    next(g_avg)
    print(g_avg.send(10))
    print(g_avg.send(30))
    print(g_avg.send(5))
    

    既什么叫“可迭代”之后,又一个历史新难点,什么叫“迭代器”?

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    纵然如此我们不亮堂怎么叫迭代器,可是大家前天早本来就有三个迭代器了,这一个迭代器是八个列表的迭代器。

    测算移动平均值(1)

    咱俩来拜访那个列表的迭代器比起列表来讲实现了如何新点子,那样就能够爆料迭代器的机要面纱了吗?

    新葡亰496net 93新葡亰496net 94

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    新葡亰496net 96

    '''
    dir([1,2].__iter__())是列表迭代器中实现的所有方法,dir([1,2])是列表中实现的所有方法,都是以列表的形式返回给我们的,为了看的更清楚,我们分别把他们转换成集合,
    然后取差集。
    '''
    #print(dir([1,2].__iter__()))
    #print(dir([1,2]))
    print(set(dir([1,2].__iter__()))-set(dir([1,2])))
    
    结果:
    {'__length_hint__', '__next__', '__setstate__'}
    
    def init(func):  #在调用被装饰生成器函数的时候首先用next激活生成器
        def inner(*args,**kwargs):
            g = func(*args,**kwargs)
            next(g)
            return g
        return inner
    
    @init
    def averager():
        total = 0.0
        count = 0
        average = None
        while True:
            term = yield average
            total  = term
            count  = 1
            average = total/count
    
    
    g_avg = averager()
    # next(g_avg)   在装饰器中执行了next方法
    print(g_avg.send(10))
    print(g_avg.send(30))
    print(g_avg.send(5))
    

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    我们见到在列表迭代器中多了三个法子,那么这多少个办法都各自做了如何事吗?

    总括移动平均值(2)_预激协程的装饰器

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    yield from

    iter_l = [1,2,3,4,5,6].__iter__()
    #获取迭代器中元素的长度
    print(iter_l.__length_hint__())
    #根据索引值指定从哪里开始迭代
    print('*',iter_l.__setstate__(4))
    #一个一个的取值
    print('**',iter_l.__next__())
    print('***',iter_l.__next__())
    

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    那多少个章程中,能让大家三个贰个取值的奇妙方法是哪个人?

    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()))
    

    没错!就是__next__

    新葡亰496net 104

    在for循环中,正是在里面调用了__next__方式才干取到一个一个的值。

    yield from

    那接下去大家就用迭代器的next方法来写贰个反驳赖for的遍历。

     

    新葡亰496net 105

    回到顶端

    l = [1,2,3,4]
    l_iter = l.__iter__()
    item = l_iter.__next__()
    print(item)
    item = l_iter.__next__()
    print(item)
    item = l_iter.__next__()
    print(item)
    item = l_iter.__next__()
    print(item)
    item = l_iter.__next__()
    print(item)
    

    列表推导式和生成器表明式

    新葡亰496net 106

    新葡亰496net 107新葡亰496net 108

    那是风姿洒脱段会报错的代码,借使大家直接取next取到迭代器里早就没有成分了,就能够抛出多个不胜StopIteration,告诉大家,列表中早已未有有效的成分了。

    新葡亰496net 109

    这时,我们将在动用非常管理机制来把这几个那一个管理掉。

    #老男孩由于峰哥的强势加盟很快走上了上市之路,alex思来想去决定下几个鸡蛋来报答峰哥
    
    egg_list=['鸡蛋%s' %i for i in range(10)] #列表解析
    
    #峰哥瞅着alex下的一筐鸡蛋,捂住了鼻子,说了句:哥,你还是给我只母鸡吧,我自己回家下
    
    laomuji=('鸡蛋%s' %i for i in range(10))#生成器表达式
    print(laomuji)
    print(next(laomuji)) #next本质就是调用__next__
    print(laomuji.__next__())
    print(next(laomuji))
    

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    l = [1,2,3,4]
    l_iter = l.__iter__()
    while True:
        try:
            item = l_iter.__next__()
            print(item)
        except StopIteration:
            break
    

    峰哥与alex的故事

    新葡亰496net 112

    总结:

    那今后我们就接受while循环达成了原本for循环做的事情,大家是从何人那儿获取二个二个的值呀?是或不是正是l_iter?好了,这个l_iter正是二个迭代器。

    1.把列表剖析的[]沟通()获得的就是生成器表达式

    迭代器据守迭代器合同:必需有所__iter__方法和__next__方法。

    2.列表拆解剖判与生成器表明式都以大器晚成种方便人民群众的编制程序方式,只但是生成器表明式更省去内部存款和储蓄器

    还账:next和iter方法

    3.Python不但利用迭代器合同,让for循环变得愈加通用。大多数放到函数,也是行使迭代器公约访问对象的。举个例子, sum函数是Python的嵌入函数,该函数使用迭代器左券访谈对象,而生成器完成了迭代器左券,所以,大家得以一向那样测算一文山会海值的和:

    如此一来,关于迭代器和生成器的秘籍大家就还清了四个,最终我们来探视range()是个什么。首先,它自然是多个可迭代的目的,然则它是还是不是是叁个迭代器?咱们来测量检验一下

    sum(x ** 2 for x in range(4))
    

    新葡亰496net 113

    而不用画蛇著足的先构造四个列表:

    print('__next__' in dir(range(12)))  #查看'__next__'是不是在range()方法执行之后内部是否有__next__
    print('__iter__' in dir(range(12)))  #查看'__next__'是不是在range()方法执行之后内部是否有__next__
    
    from collections import Iterator
    print(isinstance(range(100000000),Iterator))  #验证range执行之后得到的结果不是一个迭代器
    
    sum([x ** 2 for x in range(4)]) 
    

     

     

     

    更多精彩请见——迭代器生成器专题:http://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/7276796.html
    

    怎么要有for循环

    重返最上端

    据他们说上边讲的列表这一大堆遍历形式,聪明的您立即看除了端倪,于是你不知进退大声喊道,你那不逗作者玩呢么,有了下标的拜见方式,小编得以这么遍历三个列表啊

    本章小结

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    可迭代对象:

    l=[1,2,3]
    
    index=0
    while index < len(l):
        print(l[index])
        index =1
    
    #要毛线for循环,要毛线可迭代,要毛线迭代器
    

      拥有__iter__方法

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      特点:惰性运算

    不错,类别类型字符串,列表,元组皆有下标,你用上述的点子访谈,perfect!可是你可曾想过非系列类型像字典,集合,文件对象的感触,所以嘛,年轻人,for循环就是基于迭代器合同提供了一个联合的能够遍历全部目的的措施,即在遍历此前,先调用对象的__iter__办法将其调换来三个迭代器,然后利用迭代器左券去贯彻循环访谈,那样有着的靶子就都可以经过for循环来遍历了,何况你看来的功能也的确那样,那正是才高意广的for循环,觉悟吧,年轻人

      例如:range(),str,list,tuple,dict,set

     

    迭代器Iterator:

     

      拥有__iter__方法和__next__方法

    初识生成器

      例如:iter(range()),iter(str),iter(list),iter(tuple),iter(dict),iter(set),reversed(list_o),map(func,list_o),filter(func,list_o),file_o

    作者们知道的迭代器有二种:大器晚成种是调用方法直接回到的,后生可畏种是可迭代对象通过实践iter方法获得的,迭代器有的好处是足以节省里部存款和储蓄器。

    生成器Generator:

    只要在一些情状下,大家也急需节约内部存款和储蓄器,就一定要和煦写。大家分甘共苦写的这么些能促成迭代器功效的事物就叫生成器。

      本质:迭代器,所以具备__iter__方法和__next__方法

     

      特点:惰性运算,开荒者自定义

    Python中提供的生成器:

    动用生成器的独特之处:

    1.生成器函数:常规函数定义,不过,使用yield语句并非return语句再次来到结果。yield语句一回回到二个结出,在各样结果中间,挂起函数的情事,以便下一次重它离开的地点继续施行

    1.延缓总括,一遍回到二个结果。相当于说,它不会贰遍生成全数的结果,那对于大数据量管理,将会丰硕实用。

    2.生成器表明式:相近于列表推导,不过,生成器重临按需发生结果的几个对象,而不是三遍创设三个结出列表

     

    新葡亰496net 116新葡亰496net 117

    #列表解析
    sum([i for i in range(100000000)])#内存占用大,机器容易卡死
    
    #生成器表达式
    sum(i for i in range(100000000))#几乎不占内存
    

    列表解析式和生成器表明式

     

    2.增高代码可读性

     

     

    再次来到最上部

    生成器相关的面试题

    生成器在编程中生出了重重的机能,善用生成器能够帮助我们解决多数繁缛的主题材料

    除了那几个之外,生成器也是面试题中的器重,在成功部分效率之外,大家也想出了大多魔性的面试题。
    接下去大家就来看生机勃勃看~

    新葡亰496net 118新葡亰496net 119

    新葡亰496net 120

    def demo():
        for i in range(4):
            yield i
    
    g=demo()
    
    g1=(i for i in g)
    g2=(i for i in g1)
    
    print(list(g1))
    print(list(g2))
    

    新葡亰496net 121

    面试题1

    新葡亰496net 122新葡亰496net 123

    新葡亰496net 124

    def add(n,i):
        return n i
    
    def test():
        for i in range(4):
            yield i
    
    g=test()
    for n in [1,10]:
        g=(add(n,i) for i in g)
    
    print(list(g))
    

    新葡亰496net 125

    面试题2

    新葡亰496net 126新葡亰496net 127

    新葡亰496net 128

    import os
    
    def init(func):
        def wrapper(*args,**kwargs):
            g=func(*args,**kwargs)
            next(g)
            return g
        return wrapper
    
    @init
    def list_files(target):
        while 1:
            dir_to_search=yield
            for top_dir,dir,files in os.walk(dir_to_search):
                for file in files:
                    target.send(os.path.join(top_dir,file))
    @init
    def opener(target):
        while 1:
            file=yield
            fn=open(file)
            target.send((file,fn))
    @init
    def cat(target):
        while 1:
            file,fn=yield
            for line in fn:
                target.send((file,line))
    
    @init
    def grep(pattern,target):
        while 1:
            file,line=yield
            if pattern in line:
                target.send(file)
    @init
    def printer():
        while 1:
            file=yield
            if file:
                print(file)
    
    g=list_files(opener(cat(grep('python',printer()))))
    
    g.send('/test1')
    
    协程应用:grep -rl /dir
    

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