python基础（十六、变量进阶 - 迭代器、生成器）

15.变量进阶
5）迭代器__iter__
（1）对int类型数据进行迭代遍历会报错

（2）dir()函数辨别可迭代变量
dir()函数可以查看变量或数据类型支持的操作，包含“iter”方法的变量或数据类型是可以迭代的

可以使用成员变量in判断是否包含“iter”：

可以迭代的数据类型：str、list、dict、tuple、set、open（文件）
不可迭代数据类型：int、bool、float

（3） “iter”方法就是迭代器

list.__iter__的数据类型是列表迭代器，类似的数据类型还有字符串迭代器，字典迭代器等
迭代器也支持“iter”方法，说明迭代器本身也是可迭代的
迭代器包含“iter”和“next”方法

（4）迭代遍历迭代器，可以获取列表中的数据

（5）从迭代器获取数据的方法：next

数据取完后，再调用__next__，会报错

数据取完后，想要再次获取数据，需要重新获取迭代器

（6）for循环的工作原理：
for循环内部使用的是迭代器

（7）判定迭代器和可迭代对象Iterator、Iterable
①通过dir（）查看变量的操作，包含“iter”方法的变量可迭代，包含“iter”和“next”方法的变量是迭代器

②官方判定方法Iterator、Iterable

判断是否可迭代，区分处理

（8）小结
迭代器的作用：让不同的数据类型有相同的遍历方式。
迭代器的特点：
①省内存
②只能向前，不能重复
③惰性机制，必须调用next才能继续执行

6）生成器
生成器的本质就是迭代器。
生成器的作用是节省内存。
（1）生成器的引入

生成器可以帮助我们每次只拿一个数据，不用一次取出所有数据。

（2）生成器函数的语法：
def func（）：
yield
func()：创建一个生成器对象
生成器函数执行的时候，不会立即把函数全部执行完，会返回一个生成器。

（3）生成器的本质就是迭代器

生成器的本质就是迭代器，需要调用__next__()方法，让生成器执行一次，执行到yield

（4）yield可以提供返回值

①程序再次调用__next__方法，程序继续运行到下一个yield。
yield可以让函数分段执行

②执行__next__方法时，如果没有找到yield程序会报错

应用：

（5）send()方法
next()只能接收数据
send()可以接收数据，还能给生成器传递消息