迭代器的剩余1/3与生成器对象

迭代器的一点点与生成器对象

1.迭代器的一点点

1.1迭代取值与索引取值的区别
1.1.1迭代取值

优点：
	1.不依赖于索引的一种通用的的取值方式
缺点：
	1.取值的顺序永远都是固定的从左往右 无法重复获取

1.1.2索引取值

优点：
	1.可以重复取值
缺点：
	1.需要提供有序容器才可取值(不是一种通用的方式)

2.生成器对象

2.1定义
生成器其实就是自定义的迭代器
2.2使用示例

def my_range():
	print('first')
	yield 123,222,333
	print('second')
	yield 456,789,666
注意: 
	1.生成器在定义阶段就是一个普通函数
	2.当函数体内含有yield关键字 那么在第一次调用函数的时候 并不会执行函数体代码 而是将函数变成了生成器(迭代器)

res = my_range()
res1 = res.__next__() # 每执行一个__next__代码往下运行到yield就停止 返回yield后面的数据
print(res1)
res1 = res.__next__() # 再次执行__next__接着上次停止的位置继续往后走 遇到yield再停止
print(res1)

2.3自定义range功能

def my_range(start, stop=None, step=1):
    if not stop:
        stop = start
        start = 0
    while start < stop:
        yield start
        start += step
res = my_range(10)
for i in res:
    print(i)

res = my_range(1,10)
for i in res:
    print(i)

res = my_range(1,10,3)
for i in res:
    print(i)

2.4 yield传值

def stady(name):
	print('%s 开始学习了' %name)
	while True:
		python = yield
		print('%s正在学%s'%(name,python))
res = stady('jason') # 不会执行代码 而是转成生成器
res.send('python') # 给yield传值
res.__next__() # 迭代取值

2.5 yield与return的区别

yield
	1.可以返回值(支持多个并且组织成元组)
	2.函数体代码遇到yield不会结束而是'停住'
	3.yield可以将函数变成生成器 并且还支持外界传值
return
	1.可以返回值(支持多个并且组织成元组)
	2.函数体代码遇到return直接结束

2.6生成器表达式

l = [11,22,33,44,55,66]
方式1
res = [i+1 for i in l]
print(res)

方式2
res1 = (i+1 for i in l )
print(res1.__next__())

生成器表达式内部的代码只有在迭代取值的时候才会执行

2.7生成器使用示例

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)

res = list(g)
print(res)