day13 迭代器与生成器

一、双下方法

# print([1].__add__([2]))
# print([1]+[2])

# 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)))  #求这些类型共有的方法
# print(ret)  #iterable 可迭代的

# 只要是能被for循环的数据类型 就一定拥有__iter__方法

# 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)))

 

# print([].__iter__())  #迭代器

# 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

# 迭代器协议 —— 内部含有__next__和__iter__方法的就是迭代器

# print('__iter__' in dir([]))
# print('__next__' in dir([])) #[]不是迭代器
# print('__iter__' in dir( [].__iter__()))
# print('__next__' in dir( [].__iter__())) #__init__不是迭代器
# 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__():
#     print(i)

# 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

迭代器的好处：
　　从容器类型中一个一个的取值，会把所有的值取到
　　节省内存空间
　　　　迭代器并不会再内存中再占用一大块内存
　　　　二是随着循环每次去生成一个
　　　　每次next给我一个

二、生成器
生成器就是自己写的迭代器
生成器有两种生成方式：生成器函数
　　　　　　　　　　　生成器表达式

# 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__())  

yield 与 return 的区别：

　　　　　　return是结束一个函数，yield不会结束函数

def generator():
    print(1)
    yield 'a'
    print(2)
    yield 'b'
    yield 'c'
g = generator()
ret = g.__next__()
print(ret)
ret = g.__next__()
print(ret)
ret = g.__next__()
print(ret)

# for i in g:
  #  print(i)

 

二、监听文件输入的例子

def tail(filename):
    f = open(filename,encoding='utf-8')
    while True:
        line = f.readline()
        if line.strip():
            yield line.strip()

g = tail('file')
for i in g:
    if 'python' in i:
        print('***',i)