python函数-迭代器&生成器

一、迭代器

1 可迭代协议

迭代：就是类似for循环，将某个数据集内的数据可以“一个挨着一个取出来”
可迭代协议：

　　　　① 协议内容：内部实现__iter__方法

　　　　② 验证方法：dir()方法。通过dir()方法查看是否含有__iter__方法

　　　　③ __iter__方法的作用：可迭代的数据类型执行__iter__方法后会生成一个迭代器对象

print([1,2].__iter__())

结果
<list_iterator object at 0x1024784a8>

2 迭代器协议

　　1 引出

'''
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。
'''
#实现的所有方法
print(dir([1,2].__iter__()))
print(dir([1,2]))
#取差集
print(set(dir([1,2].__iter__()))-set(dir([1,2])))

结果：
{'__length_hint__', '__next__', '__setstate__'}

　　我们看到在列表迭代器中多了三个方法，那么这三个方法都分别做了什么事呢？

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__())

　　在这三个方法中，能让我们一个一个取值的神奇方法是谁？？？答案就是__next__

　　在for循环中，就是在内部调用了__next__方法才能取到一个一个的值。那接下来我们就用迭代器的　　　next方法来写一个不依赖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)

　　这是一段会报错的代码，如果我们一直取next取到迭代器里已经没有元素了，就会抛出一个异常　　StopIteration，告诉我们，列表中已经没有有效的元素了。这个时候，我们就要使用异常处理机制来把这个异常处理掉。

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

迭代器遵循迭代器协议：必须拥有iter方法和next方法。　　

　注意： range()

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()是一个可迭代的，不是一个迭代器

二、生成器

我们知道的迭代器有两种：一种是调用方法直接返回的，一种是可迭代对象通过执行iter方法得到的，迭代器有的好处是可以节省内存。

如果在某些情况下，我们也需要节省内存,就只能自己写。我们自己写的这个能实现迭代器功能的东西就叫生成器。

1.初识生成器

Python中提供的生成器：

生成器函数：常规的函数定义，但是，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，以便下次从他离开的地方继续执行。
生成器表达式：类似于列表推导，但是，生成器返回按需生产结果的一个对象，而不是一次构建一个结果列表

生成器的本质：

　　本质：迭代器（就是自带了__iter__方法和__next__方法，不需要我们去实现）

　　特点：惰性运算，开发者自定义

2.生成器函数

　　一个含有yield关键字的函数就是一个生成器函数。yield可以为我们从函数中返回值，但是yield又不同于return，return的执行意味着程序的结束，调用生成器函数不会得到返回的具体的值，而是得到一个可迭代的对象。每一次获取这个可迭代对象的值，就能推动函数的执行，获取新的返回值。直到函数执行结束。

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