迭代器10

# 迭代器
#     迭代器是一个重复的过程，每次取值都是基于上一次的结果，而进行迭代取值的工具
#
#       拥有：
#             __iterator__  和 __next__内置方法
#       注意：
#             1.重复取值，单纯的重复取值的不是迭代器对象
#             2.每次取值都是基于上次取值结果而进行
#
#         作用：
#             提供了一种不依赖于索引的迭代取值的方式
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#         分类：
#             可迭代的对象：list tuple dict set
#             迭代器对象：file 生成器 内置有iter next方法

                # 实例：
                # l=[1,2,3,4,5,6]
                # iter_l=l.__iter__()#调用可迭代的对象__iter__得到一个新的迭代器对象

                # print(iter_l.__next__())#迭代1次
                # print(iter_l.__next__())#迭代2次
                # print(iter_l.__next__())#迭代3次
                # 按照next的次数依次的输出结果，有几个next就输出几次结果
                #是依据上次的迭代结果一次进行next结果输出
                #因为只产生了依次iter_l=l.__iter__()，下面的next的输出都是按照这个迭代对象
                # 依次的输出

                # 错误方式：
                # print(l.__iter__().__next__())#迭代1次
                # print(l.__iter__().__next__())#迭代2次
                # print(l.__iter__().__next__())#迭代3次
                # 输出结果：
                # 1
                # 1
                # 1
                # 因为进行迭代时，每次都是l列表产生新的迭代器的对象，都是重新进行next，是一个单纯的重复的过程

                # 注：之所以可迭代对象和迭代器对象都有iter，和next的方法，是为了进行统一，迭代机制统一。
    #
    # 总结：
    #     优点：
    #         1.提供一种不依赖索引的取值方式
    #         2.同一时刻内存中只存在一个值，而且只能往后去
    #     缺点：
    #         1.取值不能按照索引取值，只能往后一个个的取
    #         2.无法预测迭代器的长度，因为迭代器是一个个的网下取值，知道报错，才停止。

迭代器

迭代是一个重复的过程，并且每次重复都是基于上一次的结果而来 #仅仅循环，不是迭代
可迭代对象：在python中，但凡内置有__iter__方法的对象，都是可迭代的对象
以下都是可迭代的对象
str1='hello'
list1=[1,2,3]
tup1=(1,2,3)
dic={'x':1}
s1={'a','b','c'}
f=open('a.txt','w',encoding='utf-8')
迭代器：迭代取值工具，可迭代的对象执行__iter__方法得到的返回值就是迭代器对象
dic={'x':1,'y':2,'z':3}
iter_dic=dic.__iter__()
print(iter_dic.__next__())
print(iter_dic.__next__())
print(iter_dic.__next__())
print(iter_dic.__next__())
可迭代的对象vs迭代器对象
可迭代的对象：str，list，tuple，dict，set，file(文件本身就是迭代器)
a、获取可迭代对象的方式：无须获取，python内置str，list，tuple，dict，set，file都是可迭代对象
b、特点：

内置有__iter__方法的都叫可迭代的对象，执行该方法会拿到一个迭代器对象

迭代器对象：文件对象本身就是迭代器对象 #迭代器对象一定是可迭代对象
a、获取迭代器对象的方式：
执行可迭代对象的__iter__方法，拿到的返回值就是迭代器对象
b、特点：
内置有__next__方法，执行该方法会拿到迭代器对象中的一个值

内置有__iter__方法，执行该方法会拿到迭代器本身

iter_x=x.__iter__()

iter_x.__next__()

print(iter_x.__iter__().__iter__().__iter__().__iter__() is iter_x) #拿到的还是本身

迭代器的优缺点分析
 

迭代器提供了一种可不依赖于索引的取值方式（优点）

#字典无序，没有办法通过索引取值，可通过迭代器取值

l=open('a.txt','r',encoding='utf-8')

iter_l=l.__iter__()

while True:

　　try:

　　print(iter_l.__next__())

　　except StopIteration:

　　break
迭代器更加节省内存（优点）#迭代器本身是一个内存地址

#range在python2中是一个列表，在python3中是一个迭代器
取值麻烦，只能一个一个取，只能往后取（缺点）
 

并且是一次性的，无法用len获取长度（缺点）
 

for循环原理分析
a、for 循环称之为迭代器循环，in后跟的必须是可迭代的对象 #while 循环称为条件循环
b、for循环会执行in后对象的__iter__方法，拿到迭代器对象
c、然后调用迭代器对象的__next__方法，拿到一个返回值赋值给line，执行一次循环体
d、周而复始，直到取值完毕，for循环会检测到异常自动结束循环
for line in l: #iter_l=l.__iter__()
　　print(line)

for item in {'x':1,'y':2}:

　　print(item)

生成器：函数内包含有yield关键字，再调用函数，就不会执行函数体代码，拿到的返回值就是一个生成器对象
def chicken():
　　print('=====>first')
　　yield 1
　　print('=====>sencond')
　　yield 2
　　print('=====>third')

　　yield 3

　　obj=chicken()

　　res=obj.__next__()

　　print(res)

　　res1=obj.__next__()

　　print(res1)

　　res2=obj.__next__()

　　print(res2)

1、iter_obj=obj.__iter__()，拿到迭代器
2、触发iter_obj.__next__()，拿到该方法的返回值，赋值给item
3、周而复始，直到函数内不在有yield，即取值完毕
4、for会检测到StopIteration异常，结束循环
for item in obj:
　　print(item)



总结yield：

　　1、为我们提供了一种自定义迭代器的方式，可以在函数内用yield关键字，调用函数拿到的结果就是一个生成器，生成器就是迭代器

　　2、yield可以像return一样用于返回值，区别是return只能返回一次值，而yield可返回多次。因为yield可以保存函数执行的状态



def my_range():

　　print('start........')

　　n=0

　　while True:

　　yield n

　　n+=1



　　obj=my_range()

　　print(obj)



　　print(obj.__next__())

　　print(obj.__next__())

　　print(obj.__next__())

　　print(obj.__next__())



　　for i in my_range():

　　print(i)





def my_range(start,stop,step=1):

　　n=start

　　while n < stop:

　　yield n #yield 4

　　n+=step #5





obj=my_range(3,7,2) #3,5,

print(obj.__next__())

print(obj.__next__())

print(obj.__next__())

print(obj.__next__())

print(obj.__next__())





for item in my_range(5,10,2):

　　print(item)

生成器之yield的表达式形式

def eat(name):

　　print('%s ready to eat' %name)

　　food_list=[]

　　while True:

　　　　food=yield food_list # food='骨头'

　　　　food_list.append(food) #food_list=['泔水','骨头']

　　　　print('%s start to eat %s' %(name,food))


dog1=eat('alex')



1、必须初始化一次，让函数停在yield的位置

res0=dog1.__next__()

　　print(res0)



2、接下来的事，就是喂狗

send有两方面的功能

　　a、给yield传值

　　b、同__next__的功能

res1=dog1.send('泔水')

　　print(res1)

res2=dog1.send('骨头')

　　print(res2)

res3=dog1.send('shit')

　　print(res3)