迭代器和生成器

一、迭代器

1.1python中的for循环

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


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  # interable 可迭代的

 1.2可迭代与可迭代协议

　　字符串、列表、元组、字典、集合都可以被for循环，说明他们都是可迭代的

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)) #true
print(isinstance(t,Iterable)) #true
print(isinstance(d,Iterable))  #true
print(isinstance(s,Iterable))  #true

 　　可迭代：可以将某个数据集内的数据“一个挨着一个的取出来”

1.3可迭代协议

　　1、可以被迭代要满足的要求就叫做可迭代协议。可迭代协议的定义非常简单，就是内部实现了__iter__方法。

　   2、验证：

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

 

['__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

　  3、__iter__方法做了什么事情呢？

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

结果
<list_iterator object at 0x1024784a8> #iteror 迭代器

 

　总结：

　　可以被for循环的都是可迭代的，要想可迭代，内部必须有一个__iter__方法。

1.4迭代器协议

1、列表的迭代器比起列表来说实现了哪些新方法

'''
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__'}/3、

2、三个方法的功能

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__()) #6
#根据索引值指定从哪里开始迭代
print('*',iter_l.__setstate__(3)) 
#一个一个的取值
print('**',iter_l.__next__()) #4
print('***',iter_l.__next__()) #5

 

3、处理没有__next__的报错

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)
"""
    item = l_iter.__next__()
StopIteration

"""
处理报错之后的代码

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

 

4、迭代器遵循的协议：

　　必须拥有__iter__方法和__next__方法。

5、关于range的那些事

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

 

6、为什么要有for循环

　　序列类型字符串，列表，元组都有下标，你用上述的方式访问，perfect！但是你可曾想过非序列类型像字典，集合，没有索引。

　　for循环就是基于迭代器协议提供了一个统一的可以遍历所有对象的方法，即在遍历之前，先调用对象的__iter__方法将其转换成一个迭代器，然后使用迭代器协议去实现循环访问，这样所有的对象就都可以通过for循环来遍历了，而且你看到的效果也确实如此，这就是无所不能的for循环，

二、生成器

2.1基本介绍

1、获取迭代器的方法

　　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

2、Python中提供的生成器：

　　1.生成器函数：常规函数定义，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、生成器Generator：

　　本质：迭代器(所以自带了__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

2.2 生成器函数

　　一个包含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。

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))  #打印的是返回值

 

2.3生成器的好处

　　假如我想让工厂给学生做校服，生产2000000件衣服，我和工厂一说，工厂应该是先答应下来，然后再去生产，我可以一件一件的要，也可以根据学生一批一批的找工厂拿。
而不能是一说要生产2000000件衣服，工厂就先去做生产2000000件衣服，等回来做好了，学生都毕业了。。。

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

 

2.4读文件的应用 

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)

 

2.5 send

1、send的传值

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

g = generator()
ret = g.__next__() 
print('***',ret)   # ***1
ret = g.send('hello')   #send的效果和next一样 =====hello
print('***',ret)  # ***2

#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

 

2、计算移动平均值

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))

 

3、计算移动平均值进阶版

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(3

def demo():
    for i in range(4):
        yield i

g=demo()

g1=(i for i in g) #[0, 1, 2, 3]
g2=(i for i in g1) #[]

 

0))
print(g_avg.send(5))

 

2.6 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()))

 

三生成器的其他用法

1、第一种用法

def demo():
    for i in range(4):
        yield i

g=demo()

g1=(i for i in g) #[0, 1, 2, 3]
g2=(i for i in g1) #[]

 

2、second

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))  #[20, 21, 22, 23]

 

3、third

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

四、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，所以拥有__iter__方法和__next__方法

　　特点：惰性运算,开发者自定义
生成器的优点：
　　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
　　提高代码可读性
列表和生成器推导式：

#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