迭代器 生成器
一 什么是迭代器协议
1.迭代器协议是指：对象必须提供一个next方法，执行该方法要么返回迭代中的下一项，要么就引起一个StopIteration异常，以终止迭代 （只能往后走不能往前退）
2.可迭代对象：实现了迭代器协议的对象（如何实现：对象内部定义一个__iter__()方法）
3.协议是一种约定，可迭代对象实现了迭代器协议，python的内部工具（如for循环，sum，min，max函数等)使用迭代器协议访问对象。
二 python中强大的for循环机制
for循环的本质：循环所有对象，全都是使用迭代器协议。
正本清源：
很多人会想，for循环的本质就是遵循迭代器协议去访问对象，那么for循环的对象肯定都是迭代器了啊，没错，那既然这样，for循环可以遍历（字符串，列表，元组，字典，集合，文件对象），那这些类型的数据肯定都是可迭代对象啊？但是，我他妈的为什么定义一个列表l=[1,2,3,4]没有l.next()方法，打脸么。
(字符串，列表，元组，字典，集合，文件对象）这些都不是可迭代对象，只不过在for循环式，调用了他们内部的__iter__方法，把他们变成了可迭代对象
然后for循环调用可迭代对象的__next__方法去取值，而且for循环会捕捉StopIteration异常，以终止迭代
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
Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。
Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。
小结
凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；
凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；
集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。
Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的。
三 生成器
通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。
要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator
什么是生成器？
可以理解为一种数据类型，这种数据类型自动实现了迭代器协议（其他的数据类型需要调用自己内置的__iter__方法），所以生成器就是可迭代对象
生成器分类及在python中的表现形式：（Python有两种不同的方式提供生成器）
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
为何使用生成器之生成器的优点
Python使用生成器对延迟操作提供了支持。所谓延迟操作，是指在需要的时候才产生结果，而不是立即产生结果。这也是生成器的主要好处。
生成器小结：
1.是可迭代对象
2.实现了延迟计算,省内存啊
3.生成器本质和其他的数据类型一样，都是实现了迭代器协议，只不过生成器附加了一个延迟计算省内存的好处，其余的可迭代对象可没有这点好处，记住喽！！！
def lay_eggs(num): egg_list=[] for egg in range(num): egg_list.append('蛋%s' %egg) return egg_list yikuangdan=lay_eggs(10) #我们拿到的是蛋 print(yikuangdan) def lay_eggs(num): for egg in range(num): res='蛋%s' %egg yield res print('下完一个蛋') laomuji=lay_eggs(10)#我们拿到的是一只母鸡 print(laomuji) print(laomuji.__next__()) print(laomuji.__next__()) print(laomuji.__next__()) egg_l=list(laomuji) print(egg_l) #演示只能往后不能往前 #演示蛋下完了，母鸡就死了 母鸡下蛋的传说
综上已经对生成器有了一定的认识，下面我们以生成器函数为例进行总结
- 语法上和函数类似：生成器函数和常规函数几乎是一样的。它们都是使用def语句进行定义，差别在于，生成器使用yield语句返回一个值，而常规函数使用return语句返回一个值
- 自动实现迭代器协议：对于生成器，Python会自动实现迭代器协议，以便应用到迭代背景中（如for循环，sum函数）。由于生成器自动实现了迭代器协议，所以，我们可以调用它的next方法，并且，在没有值可以返回的时候，生成器自动产生StopIteration异常
- 状态挂起：生成器使用yield语句返回一个值。yield语句挂起该生成器函数的状态，保留足够的信息，以便之后从它离开的地方继续执行
优点一：生成器的好处是延迟计算，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。
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
优点二：生成器还能有效提高代码可读性
#求一段文字中，每个单词出现的位置 def index_words(text): result = [] if text: result.append(0) for index, letter in enumerate(text, 1): if letter == ' ': result.append(index) return result print(index_words('hello alex da sb')) 不使用迭代器
#求一段文字中每个单词出现的位置 def index_words(text): if text: yield 0 for index, letter in enumerate(text, 1): if letter == ' ': yield index g=index_words('hello alex da sb') print(g) print(g.__next__()) print(g.__next__()) print(g.__next__()) print(g.__next__()) print(g.__next__())#报错 使用迭代器
这里，至少有两个充分的理由说明 ，使用生成器比不使用生成器代码更加清晰：
- 使用生成器以后，代码行数更少。大家要记住，如果想把代码写的Pythonic，在保证代码可读性的前提下，代码行数越少越好
- 不使用生成器的时候，对于每次结果，我们首先看到的是result.append(index)，其次，才是index。也就是说，我们每次看到的是一个列表的append操作，只是append的是我们想要的结果。使用生成器的时候，直接yield index，少了列表append操作的干扰，我们一眼就能够看出，代码是要返回index。
这个例子充分说明了，合理使用生成器，能够有效提高代码可读性。只要大家完全接受了生成器的概念，理解了yield语句和return语句一样，也是返回一个值。那么，就能够理解为什么使用生成器比不使用生成器要好，能够理解使用生成器真的可以让代码变得清晰易懂。
注意事项：生成器只能遍历一次（母鸡一生只能下一定数量的蛋，下完了就死掉了）
人口信息.txt文件内容 {'name':'北京','population':10} {'name':'南京','population':100000} {'name':'山东','population':10000} {'name':'山西','population':19999} def get_provice_population(filename): with open(filename) as f: for line in f: p=eval(line) yield p['population'] gen=get_provice_population('人口信息.txt') all_population=sum(gen) for p in gen: print(p/all_population) 执行上面这段代码，将不会有任何输出，这是因为，生成器只能遍历一次。在我们执行sum语句的时候，就遍历了我们的生成器，当我们再次遍历我们的生成器的时候，将不会有任何记录。所以，上面的代码不会有任何输出。 因此，生成器的唯一注意事项就是：生成器只能遍历一次。 人口信息
