python_迭代器和生成器、字节串、字节数组
迭代器 iterator 和 生成器 generator
官方文档：https://docs.python.org/3/glossary.html#term-iterator
什么是迭代器：迭代器就是获取迭代对象中元素的工具，迭代器是由可迭代对象生成的
1、迭代器是指用iter（可迭代对象）函数返回的对象（实例）
2、迭代器可以用next（it）函数获取可迭代对象的数据
迭代器函数：
1、iter（iterable）从可迭代对象中返回一个迭代器，iterable必须是一个能提供迭代器的可迭代对象，<list_iterator object at 0x0000027694817588>、 · <tuple_iterator object at 0x0000027694817630>、<range_iterator object at 0x00000276945E7CF0>...
2、next（iterator）从迭代器iterator中获取下一条记录，如果无法获取下一条记录，则触发StopIteration异常
3、实现了__iter__ ()方法的类的任何对象
说明：
1、迭代器是访问可迭代对象的一种方式
2、迭代器只能向前取值，不能后退
3、用iter函数可以返回一个可迭代对象的迭代器
4、可迭代对象 创建 迭代器，迭代器 访问 迭代器对象
迭代器的用途
迭代器对象能用next函数获取下一个元素
"""for语句其实就是iter函数，next函数与while语句的结合""" L =[2,3,5,7] for x in L: print(x) print("-----while语句---------") it = iter(L) while True: try: x = next(it) print(x) except StopIteration: print("迭代终止，迭代器不能提供任何数据") break
使用可迭代对象与迭代器实现链表结构
class NodeIter:
def __init__(self, node):
self.curr_node = node
def __next__(self):
if self.curr_node is None:
raise StopIteration
node, self.curr_node = self.curr_node, self.curr_node.next
return node
def __iter__(self):
return self
class Node:
def __init__(self, name):
self.name = name
self.next = None
def __iter__(self):
return NodeIter(self)
node1 = Node("node1")
node2 = Node("node2")
node3 = Node("node3")
node1.next = node2
node2.next = node3
for node in node1:
print(node.name)
生成器 Generator （python 2.5之后才产生的）
什么是生成器：
生成器是指能够动态提供数据的对象，生成器对象也是可迭代对象（实例）<generator object myyield at 0x0000020BA953D0A0>
生成器有两种：
1、生成器函数
2、生成器表达式
生成器函数定义：
含有yield语句的函数是生成器函数，此函数被调用时将返回一个生成器对象
注：yield翻译为产生（或生成）
语法：yield 表达式
说明：1、yield用于def函数中，目的是将此函数作为生成器函数使用
2、yiled用来生成数据，供迭代器next（it）函数使用
生成器函数说明：
1、生成器函数的调用将返回一个生成器对象，生成器对象是一个可迭代对象
2、在生成器函数调用return语句时会产生一个StopIteration异常来通知next（it）不能再提供数据
生成器表达式：
语法：（表达式 for 变量 in 可迭代对象 [if 真值表达式]）[]里的内容可以省略
作用：用推导式的形式生成一个新的生成器
示例：
gen = (x**2 for x in range(1,4) ) print(next(gen))#1 print(next(gen))#4 print(next(gen))#9
优点：不占用内存空间
列表推导式 和 生成器表达式的区别：
L = [1,2,3,4] gen = (x for x in L)#gen绑定生成器 lst = [x for x in L]#lst绑定列表 L[1] = 222 #改变原来列表的第二个元素 for x in lst: print(x,end="|")#1|2|3|4| for x in gen: print(x,end="|")#1|222|3|4|
迭代工具函数：
迭代工具函数的作用是生成一个个性化的可迭代对象
函数
1、zip（iter1[,iter2,iter3,...]）返回一个zip对象，此对象用于生成一个元组，此元组的个数由最小的可迭代对象决定
示例
numbers = [10086,10000,10010,95588]
names = ["中国移动","中国电信","中国联通"]
for x in zip(numbers,names)
print(x) #(10086,"中国移动")(10000,"中国电信")(10010,"中国联通")
2、enumerate函数（枚举函数）
格式：enumerate(iterable[,start])
作用：生成带索引的枚举对象，返回迭代类型为索引-值对（index，value）对，默认索引从0开始，也可以使用start绑定
字节串 bytes 和 字节数组 bytearray
字节串 bytes（一字节等于八位，1byte = 8bit）
作用：存储以字节为单位的数据
说明：１、字节串是不可变的字节序列
２、字节是０～２５５之间的整数
创建空字节串的字面值：
b''
b""
b''''''
b""""""
B''
B""
B''''''
B""""""
创建非空字节串的字面值：(在上面表达式里面填写值)
b'ABC'
b"\x41" #b"a"
字节串的构造函数 bytes
bytes() 生成一个空的字节串 等同于 b' '
byes(整型（小于等于２５５）可迭代对象) 用可迭代对象初始化一个字节串
bytes(整数ｎ) 生成ｎ个值为０的字节串
bytes(字符串，encoding = 'utf-8') 用字符串的转换编码生成一个字节串
字节串的匀运算： + += * *= < <= > >= == !== in / not in 索引/切片
bytes 与 str 的区别：
bytes 储存字节（0-255）
str 储存Unicode字符（0-65535）
bytes 与 str 的转换
str ---------编码（encode）--------→bytes：b = s.encod("utf-8")
bytes -------解码（decode）-----→str ：s = b.decode("utf-8")
字节数组 bytearray
可变的字节序列
创建字节数组的构造函数：
bytearray() 创建空的字节数组
bytearray(整数)
bytearray(整型可迭代对象)
bytearray(字符串，encoding=“utf-8”)
注：以上参数等同于字符串
字节数组的运算： + += * *=
比较运算：< <= > >= == !=
in / not in
索引、切片（字节数组支持索引和切片，规则用列表相同）
bytearray 的方法：
B.clear() 清空字节数组
B. append(n) 追加一个字节（n为0-255的整数）
B.remove(value) 删除第一次出现的字符，如果没有出现，则产生ValueError错误
B.reverse() 字节的顺序进行反转
B.decode(encoding=“utf8”) 解码
B.find(sub[,start[,end]]) 查找如果存在返回下标索引，如果不存在则返回-1
总结：
迭代器：用来访问可迭代对象的数据，iter（），next（）
生成器函数：根据实际需要动态创建一些数据（数据原来不存在，用yield现用现生成）
生成器表达式：
字节串和字节数组
