day13 迭代器和生成器
1复习
# 函数 —— 2天 # 函数的定义和调用 # def 函数名(形参): #函数体 #return 返回值 #被调用的地方接收 #调用 函数名(实参) # 站在形参的角度上 : 位置参数,*args,默认参数(陷阱),**kwargs # 站在实参的角度上 : 按照位置传,按照关键字传 # 返回值:没有返回值 返回一个值 返回多个值 # 接收返回值:没有返回值不接收,返回一个值用一个变量接收,返回多个值用一个变量或者对应数目的变量接收 # 闭包函数 —— 在内部函数引用外部函数的变量 # 装饰器函数—— 装饰器一定是闭包函数 # 装饰器的作用 : 在不改变原来函数的调用方式的情况下 在这个函数的前后添加新的功能 # 完美的符合了一个开发原则 :开放封闭原则 # 对扩展是开发的 # 对修改是封闭的 # 基础的装饰器 # from functools import wraps # def wrapper(func): # @wraps(func) # def inner(*args,**kwargs): # '''在函数被调用之前添加的代码''' # ret = func(*args,**kwargs) # func是被装饰的函数 在这里被调用 # '''在函数被调用之后添加的代码''' # return ret # return inner # 使用 —— @wrapper # @wrapper # def func(): #inner # pass # # func.__name__ # 带参数的装饰器 # @wrapper -- > @warapper(argument) # 三层嵌套函数 # def outer(形参): # def wrapper(func): # def inner(*args,**kwargs): # '''在函数被调用之前添加的代码''' # ret = func(*args,**kwargs) # func是被装饰的函数 在这里被调用 # '''在函数被调用之后添加的代码''' # return ret # return inner # return wrapper # @outer(True) # def func(): # pass # 多个装饰器装饰一个函数 # 俄罗斯套娃 #def wrapper1(func): # @wraps(func) # def inner(*args,**kwargs): # print('before 1') # print('******') # ret = func(*args,**kwargs) # func是被装饰的函数 在这里被调用 # '''在函数被调用之后添加的代码''' # return ret # def wrapper2(func): # @wraps(func) # def inner(*args,**kwargs): # print('before 2') # ret = func(*args,**kwargs) # func是被装饰的函数 在这里被调用 # '''在函数被调用之后添加的代码''' # return ret # @wrapper1 # @wrapper2 # def func(): # print('111') # 迭代器和生成器 —— 两天 # 内置函数 —— 两天
2迭代器
# 双下方法 # print([1].__add__([2])) # print([1]+[2]) # 迭代器 # l = [1,2,3] # 索引 # 循环 for # for i in l: # i # # for k in dic: # pass # list # dic # str # set # tuple # f = open() # range() # enumerate # print(dir([])) #告诉我列表拥有的所有方法 # ret = set(dir([]))&set(dir({}))&set(dir(''))&set(dir(range(10))) # print(ret) #iterable # print('__iter__' in dir(int)) # print('__iter__' in dir(bool)) # print('__iter__' in dir(list)) # print('__iter__' in dir(dict)) # print('__iter__' in dir(set)) # print('__iter__' in dir(tuple)) # print('__iter__' in dir(enumerate([]))) # print('__iter__' in dir(range(1))) # 只要是能被for循环的数据类型 就一定拥有__iter__方法 # print([].__iter__()) # 一个列表执行了__iter__()之后的返回值就是一个迭代器 # print(dir([])) # print(dir([].__iter__())) # print(set(dir([].__iter__())) - set(dir([]))) # print([1,'a','bbb'].__iter__().__length_hint__()) #元素个数 # l = [1,2,3] # iterator = l.__iter__() # print(iterator.__next__()) # print(iterator.__next__()) # print(iterator.__next__()) # print(iterator.__next__()) # Iterable 可迭代的 -- > __iter__ #只要含有__iter__方法的都是可迭代的 # [].__iter__() 迭代器 -- > __next__ #通过next就可以从迭代器中一个一个的取值 # 只要含有__iter__方法的都是可迭代的 —— 可迭代协议 # print('__iter__' in dir( [].__iter__())) # print('__next__' in dir( [].__iter__())) # from collections import Iterable # from collections import Iterator # print(isinstance([],Iterator)) # print(isinstance([],Iterable)) # class A: # # def __iter__(self):pass # def __next__(self):pass # # a = A() # print(isinstance(a,Iterator)) # print(isinstance(a,Iterable)) # l = [1,2,3,4] # for i in l.__iter__(): #只要有iter方法就能被循环 # print(i) # 迭代器的概念 # 迭代器协议 —— 内部含有__next__和__iter__方法的就是迭代器 # 迭代器协议和可迭代协议 # 可以被for循环的都是可迭代的 # 可迭代的内部都有__iter__方法 # 只要是迭代器 一定可迭代 # 可迭代的.__iter__()方法就可以得到一个迭代器 # 迭代器中的__next__()方法可以一个一个的获取值 # for循环其实就是在使用迭代器 # iterator # 可迭代对象 # 直接给你内存地址 # print([].__iter__()) # print(range(10)) #for #只有 是可迭代对象的时候 才能用for #当我们遇到一个新的变量,不确定能不能for循环的时候,就判断它是否可迭代 # for i in l: # pass #iterator = l.__iter__() #iterator.__next__() #迭代器的好处: # 从容器类型中一个一个的取值,会把所有的值都取到。 # 节省内存空间 #迭代器并不会在内存中再占用一大块内存, # 而是随着循环 每次生成一个 # 每次next每次给我一个 # range # f # l = [1,2,3,45] # iterator = l.__iter__() # while True: # print(iterator.__next__()) # print(range(100000000000000)) # print(range(3)) # print(list(range(3))) # def func(): # for i in range(2000000): # i = 'wahaha%s'%i # return i # 生成器 —— 迭代器 # 生成器函数 —— 本质上就是我们自己写得函数 # 生成器表达式 l = [1,2,3,4,5] for i in l: print(i) if i == 2: break for i in l: print(i)
3生成器
#生成器函数 # def generator(): # print(1) # return 'a' # # ret = generator() # print(ret) #只要含有yield关键字的函数都是生成器函数 # yield不能和return共用且需要写在函数内 # def generator(): # print(1) # yield 'a' # #生成器函数 : 执行之后会得到一个生成器作为返回值 # ret = generator() # print(ret) # print(ret.__next__()) # def generator1(): # print(1) # yield 'a' # print(2) # yield 'b' # yield 'c' # g = generator1() # print(g) # for i in g: # print(i) # ret = g.__next__() # print(ret) # ret = g.__next__() # print(ret) # # ret = g.__next__() # print(ret) # #娃哈哈%i def wahaha(): for i in range(2000000): yield '娃哈哈%s'%i # g = wahaha() # g1 = wahaha() # print(g.__next__()) # print(g1.__next__()) g = wahaha() count = 0 for i in g: count +=1 print(i) if count > 50: break # print('*******',g.__next__()) # for i in g: # count +=1 # print(i) # if count > 100: # break g=wahaha() print(g.__next__())
4利用生成器监听文件输入
def tail(filename): f = open(filename,encoding='utf-8') while True: line = f.readline() if line.strip(): yield line.strip() #使用生成器在后面的操作中更灵活 想加*就加 想加&就加& g = tail('file') for i in g: if 'python' in i: print('***',i)