迭代器和生成器

python中的for 循环

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

一、可迭代

   字符串，列表，集合，字典，元组这些都可以被for循环，说明他们是可迭代的

    迭代就是：将某个数据集内的数据一个挨着一个的取出来，就叫做可迭代

    可迭代对应的标志：_iter_

 print('__iter__' in dir([1,2,3]))         #判断一个变量是不是一个可迭代的
二、迭代协议
        希望这个数据类型里的东西也可以使用for被一个一个的取出来，那我们就必须满足for的要求。
这个要求就叫做“协议”。 

 l= [1,2,3,4,5]
  for i in l:
    print(i)
 print(iter(l))       #内置函数

可迭代协议——凡是可迭代的内部都有一个__iter__方法
三、迭代器协议

迭代器协议  :  内部实现了__iter__ __next__方法

迭代器里既有iter方法，又有next方法  ——迭代器协议

通过iter(o)得到的结果就是一个迭代器，
o是一个可迭代的

l = [1,2,3,4,5]
l_iterator = iter(l)
   print(l_iterator.__next__())
   print(l_iterator.__next__())
   print(l_iterator.__next__())
   print(l_iterator.__next__())
   print(l_iterator.__next__())
   next(l_iterator)               #==l_iterator.__next__()
   while True:
      try:
          print(next(l_iterator))
      except StopIteration:
          break

迭代器 大部分都是在python的内部去使用的，我们直接拿来用就行了
迭代器：内置__iter__和__next__方法
迭代器遵循迭代器协议：必须拥有__iter__方法和__next__方法。

 s = 'abc'
 print(isinstance(s,Iterable))
 print(isinstance(s,Iterator))
 print(isinstance(iter(s),Iterator))

不管是一个迭代器还是一个可迭代对象，都可以使用for循环遍历
迭代器出现的原因 帮你节省内存

from collections import Iterable
from collections import Iterator
a = range(100)
print(isinstance(a,Iterable))
print(isinstance(a,Iterator))

可迭代和迭代器的不同点 : 迭代器多实现了一个__next__方法
可迭代和迭代器的相同点 : 都可以用for循环

判断迭代器和可迭代的方法
第一种：判断内部是不是实现了 __next__
'__next__' in dir(o)

第二种：

from collections import Iterable  #可迭代
from collections import Iterator  #迭代器
isinstance(o,Iterable)
isinstance(o,Iterator)

四：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

五、生成器函数

def func():
    print('aaaa')
    a = 1
    yield a    #返回第一个值
    print('bbbb')
    yield 12   #返回第二个值
ret = func()  #拿到一个生成器
print(ret)
print(next(ret)) #取第一个值
print(next(ret)) #取第二个值
print(next(ret)) #取第三个值 会报错 因为没有第三个值

def make_cloth():
    for i in range(2000000):
        yield "第%s件衣服"%i

szq = make_cloth()
print(next(szq))
print(next(szq))
print(next(szq))
   for i in range(50):
      print(next(szq))

def tail(filename):
    with open(filename) as f:
        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

for line in tail('tmp_file'):
    print(line,end = '')

def averager():
    total = 0
    day = 0
    avrage = 0
    while True:
        day_num  = yield avrage  #return avrage
        total += day_num
        day += 1
        avrage = total/day

 avg = averager()
num = next(avg)  #激活生成器 avg.send(),什么都不send和next效果一样
print(avg.send(10))  #传值 next
print(avg.send(20))

六、列表式推导

for i in range(100):
    print(i*i)

l =[i*i for i in range(100)]
print(l)

l = [{'name':'v','age':28},{'name':'v'}]
name_list = [dic['name'] for dic in l]
print(name_list)

l = [{'name':'v1','age':28},{'name':'v2'}]
name_list_generator = (dic['name'] for dic in l)
print(name_list_generator)
print(next(name_list_generator))
print(next(name_list_generator))

laomuji = ('鸡蛋%s' %i for i in range(1,11))
print(laomuji)
print(next(laomuji))
print(next(laomuji))