python之生成器和迭代器

目录

• 1.迭代器
• 2.生成器

1.迭代器

1. 可迭代对象：定义了__iter__方法的类创建的对象，__iter__方法用于返回迭代器实例。比如说list、tuple、dict、set、str、range类都提供了返回迭代器实例的特殊方法__iter__，他们创建的对象都可以称之为可迭代对象

print('__iter__' in dir(int)) # False
print('__iter__' in dir(bool))# False
print('__iter__' in dir(list))# True，以下都为true
print('__iter__' in dir(tuple))
print('__iter__' in dir(dict))
print('__iter__' in dir(str))
print('__iter__' in dir(set))
print('__iter__' in dir(range))

f = open(R'main.py', mode='r')
print('__iter__' in dir(f))

2. 迭代器：定义了__iter__方法和__next__方法的类创建的对象就是迭代器，__next__方法用于返回容器的下一个元素。例如文件句柄

print('__next__' in dir(int)) # False
print('__next__' in dir(bool))# False
print('__next__' in dir(list))# False
print('__next__' in dir(tuple))
print('__next__' in dir(dict))
print('__next__' in dir(str))
print('__next__' in dir(set))
print('__next__' in dir(range))

f = open(R'main.py', mode='r')
print('__next__' in dir(f)) # True，其他为False

3. 可迭代对象转化为迭代器：
   1. 使用iter函数
   2. 使用可迭代对象的__iter__方法
   3. 示例如下

   li = [1, 2, 3]
   # li_iterator = iter(li)
   li_iterator = li.__iter__()
   print(li_iterator) # <list_iterator object at 0x000001F9EEAFBCD0>
   
   # 遍历：使用next函数或者迭代器的__next__方法取值
   while 1:
       try:
           # print(next(li_iterator), end='\t')
           print(li_iterator.__next__(), end='\t')
       except StopIteration:
           break
   

2.生成器

1. 生成器：本质是迭代器，生成器可以让编写返回元素序列的函数所需的代码更加简单和高效。基于yield语句，生成器可以暂停函数并返回一个中间结果。这个函数会保存执行上下文，稍后在必要时恢复。
2. 生成器的构建方式：
   1. 通过自定义生成器函数：包含yield关键字的函数就是生成器函数

   # 1.自定义生成器函数
   def func():
       for i in range(5):
           yield i
   
   # 2.获取生成器对象
   generator = func()
   print(generator) # <generator object func at 0x000001C87D0FEC10>
   
   # 3.通过调用生成器对象的__next__()方法或者next函数来取值
   for i in range(5):
       # print(generator.__next__(), end='\t')
       print(next(generator), end='\t') 
   

   2. 通过生成器推导式
   3. python内置函数提供
3. 生成器对象的send方法：可以将传入的值变为yield的返回值。示例如下

def autoAnswer():
    print('tell me your problems:')
    while True:
        answer = (yield)
        if answer is not None:
            if answer.endswith('？'):
                print('您问的问题我再想想。')


genertor = autoAnswer()
next(genertor)

# 客户端传入
genertor.send('你在干嘛？')
genertor.send('吃饭了吗？')

4. 应用场景：无需导入所有数据进内存的时候，可以使用生成器每次只提供一个值，减少内存的消耗。