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来自 计算机编程 2019-12-30 01:00 的文章
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迭代器和生成器

归来目录页

假设作者前些天有叁个列表l=['a','b','c','d','e'],我想取列表中的内容,有两种方式?

率先,作者得以经过索引取值l[0],其次大家是还是不是还是能用for循环来取值呀?

您有未有细致揣摩过,用索引取值和for循环取值是独具神秘不一样的。

若是用索引取值,你可以取到狂妄地方的值,前提是您要清楚那个值在什么地方。

若果用for循环来取值,大家把每贰个值都取到,不须要关心每叁个值的职分,因为只好挨个的取值,并无法跳过其余贰个一向去取其余地点的值。

但你有未有想过,我们为何可以应用for循环来取值?

for循环内部是怎么工作的吗?

开卷目录

迭代器

楔子

python中的for循环

要驾驭for循环是怎么回事儿,大家依然要从代码的角度出发。

首先,大家对四个列表实行for循环。

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

地点这段代码确定是没卓殊的,但是我们换生龙活虎种情景,来循环三个数字1234搜求

for i in 1234
    print(i) 

结果:
Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 4, in <module>
    for i in 1234:
TypeError: 'int' object is not iterable

看,报错了!报了怎么样错呢?“TypeError: 'int' object is not iterable”,说int类型不是三个iterable,那这几个iterable是个吗?

图片 1

若果你不知晓什么样是iterable,大家得以翻翻词典,首先获得一个国语的分解,即使翻译过来了您可能也不精通,然而没什么,小编会带着你一步一步来深入分析。

python中的for循环

迭代和可迭代左券 

可迭代合同

哪些叫迭代

方今,我们曾经获得了二个新线索,有二个称呼“可迭代的”概念

首先,我们从报错来分析,好像之所以1234不得以for循环,是因为它不行迭代。那么生机勃勃旦“可迭代”,就相应能够被for循环了。

其生机勃勃我们知晓啊,字符串、列表、元组、字典、集合都得以被for循环,表明她们都以可迭代的

我们怎么来声明那或多或少呢?

from collections import Iterable

l = [1,2,3,4]                
t = (1,2,3,4)                
d = {1:2,3:4}                
s = {1,2,3,4}                

print(isinstance(l,Iterable))
print(isinstance(t,Iterable))
print(isinstance(d,Iterable))
print(isinstance(s,Iterable))

 

 结合大家应用for循环取值的现象,再从字面上精晓一下,其实迭代就是大家刚刚说的,能够将有些数据集内的数额“贰个临近一个的收取来”,就名称为迭代

迭代器公约

可迭代合同

大家前几天是从结果深入分析原因,能被for循环的便是“可迭代的”,可是纵然正思索,for怎么精晓谁是可迭代的啊?

借使大家同心合力写了一个数据类型,希望这些数据类型里的东西也可以行使for被叁个一个的抽取来,那大家就亟须满意for的渴求。这一个要求就叫做“协议”。

能够被迭代要满意的要求就叫做可迭代公约。可迭代公约的概念非常轻巧,正是中间贯彻了__iter__方法。

接下去大家就来证贝拉米下:

print(dir([1,2]))
print(dir((2,3)))
print(dir({1:2}))
print(dir({1,2}))

图片 2图片 3

['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'count', 'index']
['__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'clear', 'copy', 'fromkeys', 'get', 'items', 'keys', 'pop', 'popitem', 'setdefault', 'update', 'values']
['__and__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__iand__', '__init__', '__ior__', '__isub__', '__iter__', '__ixor__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__or__', '__rand__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__ror__', '__rsub__', '__rxor__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__sub__', '__subclasshook__', '__xor__', 'add', 'clear', 'copy', 'difference', 'difference_update', 'discard', 'intersection', 'intersection_update', 'isdisjoint', 'issubset', 'issuperset', 'pop', 'remove', 'symmetric_difference', 'symmetric_difference_update', 'union', 'update']

结果

小结一下我们将来所知道的:能够被for循环的都以可迭代的,要想可迭代,内部必需有一个__iter__方法。

紧接着深入分析,__iter__方法做了怎么样工作吗?

print([1,2].__iter__())

结果
<list_iterator object at 0x1024784a8>

执行了list([1,2])的__iter__主意,大家好像得到了三个list_iterator,以往我们又赢得了二个新名词——iterator。

图片 4

iterator,这里给我们标出来了,是一个Computer中的专项名词,叫做迭代器。 

为啥要有for循环

迭代器公约 

既什么叫“可迭代”之后,又二个历史新难点,什么叫“迭代器”?

就算大家不清楚什么样叫迭代器,不过大家明日后生可畏度有叁个迭代器了,那么些迭代器是二个列表的迭代器。

大家来探问这么些列表的迭代器比起列表来讲达成了什么样新办法,那样就能够爆料迭代器的暧昧面纱了吧?

'''
dir([1,2].__iter__())是列表迭代器中实现的所有方法,dir([1,2])是列表中实现的所有方法,都是以列表的形式返回给我们的,为了看的更清楚,我们分别把他们转换成集合,
然后取差集。
'''
#print(dir([1,2].__iter__()))
#print(dir([1,2]))
print(set(dir([1,2].__iter__()))-set(dir([1,2])))

结果:
{'__length_hint__', '__next__', '__setstate__'}

 

 我们看出在列表迭代器中多了八个办法,那么那七个点子都各自做了哪些事吗?

iter_l = [1,2,3,4,5,6].__iter__()
#获取迭代器中元素的长度
print(iter_l.__length_hint__())
#根据索引值指定从哪里开始迭代
print('*',iter_l.__setstate__(4))
#一个一个的取值
print('**',iter_l.__next__())
print('***',iter_l.__next__())

这八个艺术中,能让我们多个三个取值的玄妙方法是哪个人?

没错!就是__next__

在for循环中,正是在里面调用了__next__办法才干取到二个叁个的值。

那接下去大家就用迭代器的next方法来写三个不予赖for的遍历。

l = [1,2,3,4]
l_iter = l.__iter__()
item = l_iter.__next__()
print(item)
item = l_iter.__next__()
print(item)
item = l_iter.__next__()
print(item)
item = l_iter.__next__()
print(item)
item = l_iter.__next__()
print(item)

那是风姿浪漫段会报错的代码,借使大家向来取next取到迭代器里早就未有成分了,就能够抛出三个那几个StopIteration,告诉大家,列表中曾经没有管用的因素了。

本条时候,大家就要动用特别管理体制来把这些丰裕管理掉。

l = [1,2,3,4]
l_iter = l.__iter__()
while True:
    try:
        item = l_iter.__next__()
        print(item)
    except StopIteration:
        break

那今后大家就选用while循环实现了原本for循环做的事业,大家是从何人那儿获取二个三个的值呀?是否便是l_iter?好了,这个l_iter正是二个迭代器。

迭代器服从迭代器公约:必需怀有__iter__方法和__next__方法。

还账:next和iter方法

如此一来,关于迭代器和生成器的方法我们就还清了多少个,最终大家来拜访range(卡塔尔(قطر‎是个什么。首先,它一定是多个可迭代的指标,不过它是或不是是二个迭代器?大家来测验一下

图片 5图片 6

print('__next__' in dir(range(12)))  #查看'__next__'是不是在range()方法执行之后内部是否有__next__
print('__iter__' in dir(range(12)))  #查看'__next__'是不是在range()方法执行之后内部是否有__next__

from collections import Iterator
print(isinstance(range(100000000),Iterator))  #验证range执行之后得到的结果不是一个迭代器

range函数的再次来到值是三个可迭代对象

初叶生成器

为啥要有for循环

 基于位置讲的列表这一大堆遍历格局,聪明的你登时看除了端倪,于是你不知利害大声喊道,你这不逗作者玩呢么,有了下标的拜访方式,笔者得以这么遍历二个列表啊

l=[1,2,3]

index=0
while index < len(l):
    print(l[index])
    index =1

#要毛线for循环,要毛线可迭代,要毛线迭代器

 

不错,系列类型字符串,列表,元组都有下标,你用上述的点子访谈,perfect!然则你可曾想过非种类类型像词典,集结,文件对象的感触,所以嘛,年轻人,for循环正是基于迭代器合同提供了贰个归拢的可以遍历全部目的的措施,即在遍历早先,先调用对象的__iter__办法将其转变到二个迭代器,然后利用迭代器协议去落到实处循环访问,那样有着的靶子就都能够经过for循环来遍历了,况兼你看来的效能也实在这里样,那正是才疏意广的for循环,觉悟吧,年轻人

生成器函数

生成器

列表推导式和生成式表明式

初识生成器

大家知道的迭代器有三种:生龙活虎种是调用方法直接再次回到的,后生可畏种是可迭代对象通超过实际行iter方法获得的,迭代器有的好处是能够节省外部存款和储蓄器。

假如在一些景况下,大家也急需节约内部存款和储蓄器,就只可以协和写。大家同心同德写的这么些能促成迭代器作用的东西就叫生成器。

Python中提供的生成器:

1.生成器函数:常规函数定义,不过,使用yield语句并不是return语句重临结果。yield语句叁遍回到贰个结实,在每种结果中间,挂起函数的情事,以便后一次重它离开的地点继续推行

2.生成器表明式:肖似于列表推导,不过,生成器重回按需发生结果的三个对象,并非叁遍创设一个结实列表 

生成器Generator:

  本质:迭代器(所以自带了__iter__方法和__next__方法,无需大家去贯彻卡塔尔国

  特点:惰性运算,开采者自定义

小结

生成器函数

三个富含yield关键字的函数正是二个生成器函数。yield能够为大家从函数中重临值,不过yield又不一样于return,return的施行代表程序的终结,调用生成器函数不会赢得重返的绘身绘色的值,而是拿到四个可迭代的对象。每贰遍获得这些可迭代对象的值,就能够推进函数的执行,获取新的再次回到值。直到函数实行达成。

图片 7图片 8

import time
def genrator_fun1():
    a = 1
    print('现在定义了a变量')
    yield a
    b = 2
    print('现在又定义了b变量')
    yield b

g1 = genrator_fun1()
print('g1 : ',g1)       #打印g1可以发现g1就是一个生成器
print('-'*20)   #我是华丽的分割线
print(next(g1))
time.sleep(1)   #sleep一秒看清执行过程
print(next(g1))

初识生成器函数

 

 生成器有哪些好处吗?正是不会弹指间在内部存款和储蓄器中生成太多数据

假定本人想让工厂给学员做校服,生产2001000件衣装,笔者和工厂一说,工厂应该是先答应下来,然后再去临蓐,笔者得以意气风发件蓬蓬勃勃件的要,也得以依照学子一堆一群的找工厂拿。
而不能够是一说要分娩二零零一000件衣性格很顽强在荆棘载途或巨大压力面前不屈,工厂就先去做临盆二零零一000件衣服,等回到做好了,学子都毕业了。。。

图片 9图片 10

#初识生成器二

def produce():
    """生产衣服"""
    for i in range(2000000):
        yield "生产了第%s件衣服"%i

product_g = produce()
print(product_g.__next__()) #要一件衣服
print(product_g.__next__()) #再要一件衣服
print(product_g.__next__()) #再要一件衣服
num = 0
for i in product_g:         #要一批衣服,比如5件
    print(i)
    num  =1
    if num == 5:
        break

#到这里我们找工厂拿了8件衣服,我一共让我的生产函数(也就是produce生成器函数)生产2000000件衣服。
#剩下的还有很多衣服,我们可以一直拿,也可以放着等想拿的时候再拿

初识生成器二

面试题

更加多使用

图片 11图片 12

import time


def tail(filename):
    f = open(filename)
    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

tail_g = tail('tmp')
for line in tail_g:
    print(line)

生成器监听文件输入的事例

 

send

def generator():
    print(123)
    content = yield 1
    print('=======',content)
    print(456)
    yield2

g = generator()
ret = g.__next__()
print('***',ret)
ret = g.send('hello')   #send的效果和next一样
print('***',ret)

#send 获取下一个值的效果和next基本一致
#只是在获取下一个值的时候,给上一yield的位置传递一个数据
#使用send的注意事项
    # 第一次使用生成器的时候 是用next获取下一个值
    # 最后一个yield不能接受外部的值

图片 13图片 14

def averager():
    total = 0.0
    count = 0
    average = None
    while True:
        term = yield average
        total  = term
        count  = 1
        average = total/count


g_avg = averager()
next(g_avg)
print(g_avg.send(10))
print(g_avg.send(30))
print(g_avg.send(5))

总计移动平均值(1卡塔尔国

图片 15图片 16

def init(func):  #在调用被装饰生成器函数的时候首先用next激活生成器
    def inner(*args,**kwargs):
        g = func(*args,**kwargs)
        next(g)
        return g
    return inner

@init
def averager():
    total = 0.0
    count = 0
    average = None
    while True:
        term = yield average
        total  = term
        count  = 1
        average = total/count


g_avg = averager()
# next(g_avg)   在装饰器中执行了next方法
print(g_avg.send(10))
print(g_avg.send(30))
print(g_avg.send(5))

测算移动平均值(2卡塔尔_预激协程的装饰器

楔子

yield from

图片 17图片 18

def gen1():
    for c in 'AB':
        yield c
    for i in range(3):
        yield i

print(list(gen1()))

def gen2():
    yield from 'AB'
    yield from range(3)

print(list(gen2()))

yield from

只要自己今后有叁个列表l=['a','b','c','d','e'],小编想取列表中的内容,有几种办法?

列表推导式和生成器表明式

图片 19图片 20

#老男孩由于峰哥的强势加盟很快走上了上市之路,alex思来想去决定下几个鸡蛋来报答峰哥

egg_list=['鸡蛋%s' %i for i in range(10)] #列表解析

#峰哥瞅着alex下的一筐鸡蛋,捂住了鼻子,说了句:哥,你还是给我只母鸡吧,我自己回家下

laomuji=('鸡蛋%s' %i for i in range(10))#生成器表达式
print(laomuji)
print(next(laomuji)) #next本质就是调用__next__
print(laomuji.__next__())
print(next(laomuji))

峰哥与alex的故事

总结:

1.把列表拆解解析的[]换到(State of Qatar得到的便是生成器表明式

2.列表拆解剖判与生成器表明式都是风度翩翩种有益的编制程序方式,只不过生成器表达式更节外省部存款和储蓄器

3.Python不止利用迭代器契约,让for循环变得尤其通用。超越四分之二置于函数,也是利用迭代器左券访问对象的。举个例子, sum函数是Python的松手函数,该函数使用迭代器合同访谈对象,而生成器完毕了迭代器左券,所以,大家可以直接那样总计黄金年代多种值的和:

sum(x ** 2 for x in range(4))

 

而不用画蛇著足的先布局一个列表:

sum([x ** 2 for x in range(4)])

更多精彩请见——迭代器生成器专题

率先,笔者得以透过索引取值l[0],其次大家是或不是还是能用for循环来取值呀?

本章小结

可迭代对象:

  拥有__iter__方法

  特点:惰性运算

  例如:range(),str,list,tuple,dict,set

迭代器Iterator:

  拥有__iter__方法和__next__方法

  例如:iter(range()),iter(str),iter(list),iter(tuple),iter(dict),iter(set),reversed(list_o),map(func,list_o),filter(func,list_o),file_o

生成器Generator:

  本质:迭代器,所以具有__iter__方法和__next__方法

  特点:惰性运算,开荒者自定义

行使生成器的独特之处:

1.延迟总结,二回回到二个结出。也正是说,它不会二遍变动全数的结果,那对于大数据量管理,将会相当有效。

图片 21 列表分析式和生成器表明式

2.增高代码可读性

你有未有明细思考过,用索引取值和for循环取值是富有微妙差其他。

生成器相关的面试题

生成器在编制程序中发生了累累的效率,善用生成器能够援救我们消逝广大扑朔迷离的难点

除了那么些之外,生成器也是面试题中的入眼,在产生都部队分职能之外,大家也想出了成都百货上千魔性的面试题。
接下去我们就来看生机勃勃看~

图片 22图片 23

def demo():
    for i in range(4):
        yield i

g=demo()

g1=(i for i in g)
g2=(i for i in g1)

print(list(g1))
print(list(g2))

面试题1

图片 24图片 25

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)

print(list(g))

面试题2

图片 26图片 27

import os

def init(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        g=func(*args,**kwargs)
        next(g)
        return g
    return wrapper

@init
def list_files(target):
    while 1:
        dir_to_search=yield
        for top_dir,dir,files in os.walk(dir_to_search):
            for file in files:
                target.send(os.path.join(top_dir,file))
@init
def opener(target):
    while 1:
        file=yield
        fn=open(file)
        target.send((file,fn))
@init
def cat(target):
    while 1:
        file,fn=yield
        for line in fn:
            target.send((file,line))

@init
def grep(pattern,target):
    while 1:
        file,line=yield
        if pattern in line:
            target.send(file)
@init
def printer():
    while 1:
        file=yield
        if file:
            print(file)

g=list_files(opener(cat(grep('python',printer()))))

g.send('/test1')

协程应用:grep -rl /dir

tail&grep

 

例如用索引取值,你能够取到任意位置的值,前提是您要掌握这几个值在如何职位。

假设用for循环来取值,大家把每一个值都取到,没有必要关爱每二个值之处,因为只可以挨个的取值,并不可能跳过别的三个向来去取别的任务的值。

但你有未有想过,大家怎能够接纳for循环来取值?

for循环内部是怎么工作的吧?

回去顶端

python中的for循环

要打听for循环是怎么回事儿,我们照旧要从代码的角度出发。

率先,大家对三个列表实行for循环。

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

地点这段代码分明是未曾难题的,不过大家换一种状态,来循环三个数字1234蓄势待发

图片 28

for i in 1234
    print(i) 

结果:
Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 4, in <module>
    for i in 1234:
TypeError: 'int' object is not iterable

图片 29

看,报错了!报了什么错呢?“TypeError: 'int' object is not iterable”,说int类型不是二个iterable,这那些iterable是个什么?

图片 30

只要你不精通怎样是iterable,大家可以翻翻字典,首先得到二个国语的演说,固然翻译过来了您大概也不知情,可是不要紧,我会带着您一步一步来解析。

归来最上端

迭代和可迭代左券

什么样叫迭代

现行反革命,大家曾经拿到了一个新线索,有叁个名称叫“可迭代的”概念

先是,我们从报错来分析,好像之所以1234不得以for循环,是因为它不行迭代。那么只要“可迭代”,就应该能够被for循环了。

其风流罗曼蒂克大家通晓呀,字符串、列表、元组、字典、集合都能够被for循环,表明她们都以可迭代的

大家怎么来表明那一点吗?

图片 31

from collections import Iterable

l = [1,2,3,4]                
t = (1,2,3,4)                
d = {1:2,3:4}                
s = {1,2,3,4}                

print(isinstance(l,Iterable))
print(isinstance(t,Iterable))
print(isinstance(d,Iterable))
print(isinstance(s,Iterable))

图片 32

构成我们使用for循环取值的情形,再从字面上精晓一下,其实迭代正是我们刚刚说的,能够将某些数据集内的多少“三个临近三个的抽出来”,就称为迭代

可迭代左券

作者们未来是从结果深入分析原因,能被for循环的正是“可迭代的”,不过如若正构思,for怎么领悟谁是可迭代的呢?

假使我们温馨写了四个数据类型,希望那些数据类型里的事物也能够利用for被三个三个的抽取来,那大家就不得不满意for的须求。那个供给就叫做“协议”。

能够被迭代要满意的必要就叫做可迭代左券。可迭代公约的概念特别简单,便是里面贯彻了__iter__方法。

接下去大家就来证实一下:

print(dir([1,2]))
print(dir((2,3)))
print(dir({1:2}))
print(dir({1,2}))

图片 33图片 34

图片 35

['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'count', 'index']
['__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'clear', 'copy', 'fromkeys', 'get', 'items', 'keys', 'pop', 'popitem', 'setdefault', 'update', 'values']
['__and__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__iand__', '__init__', '__ior__', '__isub__', '__iter__', '__ixor__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__or__', '__rand__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__ror__', '__rsub__', '__rxor__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__sub__', '__subclasshook__', '__xor__', 'add', 'clear', 'copy', 'difference', 'difference_update', 'discard', 'intersection', 'intersection_update', 'isdisjoint', 'issubset', 'issuperset', 'pop', 'remove', 'symmetric_difference', 'symmetric_difference_update', 'union', 'update']

图片 36

结果

总括一下大家未来所精晓的:能够被for循环的都是可迭代的,要想可迭代,内部必需有叁个__iter__方法。

随时剖判,__iter__主意做了哪些专门的职业吗?

print([1,2].__iter__())

结果
<list_iterator object at 0x1024784a8>

执行了list([1,2])的__iter__格局,咱们好像获得了叁个list_iterator,今后大家又赢得了一个新名词——iterator。

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iterator,这里给我们标出来了,是几个计算机中的专门项目名词,叫做迭代器。 

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迭代器条约

既什么叫“可迭代”之后,又叁个历史新难题,什么叫“迭代器”?

就算大家不知情哪些叫迭代器,不过大家昨天后生可畏度有八个迭代器了,那一个迭代器是一个列表的迭代器。

咱们来拜会这几个列表的迭代器比起列表来讲达成了如何新形式,那样就能够报料迭代器的地上面纱了啊?

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'''
dir([1,2].__iter__())是列表迭代器中实现的所有方法,dir([1,2])是列表中实现的所有方法,都是以列表的形式返回给我们的,为了看的更清楚,我们分别把他们转换成集合,
然后取差集。
'''
#print(dir([1,2].__iter__()))
#print(dir([1,2]))
print(set(dir([1,2].__iter__()))-set(dir([1,2])))

结果:
{'__length_hint__', '__next__', '__setstate__'}

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笔者们看来在列表迭代器中多了多个办法,那么那四个办法都各自做了如何事吗?

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iter_l = [1,2,3,4,5,6].__iter__()
#获取迭代器中元素的长度
print(iter_l.__length_hint__())
#根据索引值指定从哪里开始迭代
print('*',iter_l.__setstate__(4))
#一个一个的取值
print('**',iter_l.__next__())
print('***',iter_l.__next__())

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那五个措施中,能让大家多个二个取值的巧妙方法是什么人?

没错!就是__next__

在for循环中,便是在里边调用了__next__措施展本领能取到三个多个的值。

那接下去大家就用迭代器的next方法来写五人演奏会对台戏赖for的遍历。

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l = [1,2,3,4]
l_iter = l.__iter__()
item = l_iter.__next__()
print(item)
item = l_iter.__next__()
print(item)
item = l_iter.__next__()
print(item)
item = l_iter.__next__()
print(item)
item = l_iter.__next__()
print(item)

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那是风姿浪漫段会报错的代码,假若我们间接取next取到迭代器里早就未有成分了,就能够抛出四个老徐熙媛女士topIteration,告诉我们,列表中曾经未有有效的成分了。

此时,大家就要动用特别管理机制来把那么些特别管理掉。

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l = [1,2,3,4]
l_iter = l.__iter__()
while True:
    try:
        item = l_iter.__next__()
        print(item)
    except StopIteration:
        break

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那现在我们就接收while循环完毕了原来for循环做的政工,我们是从什么人那儿获取一个三个的值呀?是或不是正是l_iter?好了,这个l_iter正是一个迭代器。

迭代器信守迭代器公约:必需具有__iter__方法和__next__方法。

还账:next和iter方法

如此一来,关于迭代器和生成器的艺术我们就还清了多个,最后大家来造访range(卡塔尔(قطر‎是个吗。首先,它料定是叁个可迭代的对象,可是它是还是不是是三个迭代器?大家来测试一下

图片 46图片 47

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print('__next__' in dir(range(12)))  #查看'__next__'是不是在range()方法执行之后内部是否有__next__
print('__iter__' in dir(range(12)))  #查看'__next__'是不是在range()方法执行之后内部是否有__next__

from collections import Iterator
print(isinstance(range(100000000),Iterator))  #验证range执行之后得到的结果不是一个迭代器

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range函数的重回值是八个可迭代对象

 

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为什么要有for循环

依靠下边讲的列表这一大堆遍历方式,聪明的您立刻看除了端倪,于是你不知深浅大声喊道,你那不逗小编玩呢么,有了下标的拜候方式,小编得以那样遍历一个列表啊

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l=[1,2,3]

index=0
while index < len(l):
    print(l[index])
    index =1

#要毛线for循环,要毛线可迭代,要毛线迭代器

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不容争辩,类别类型字符串,列表,元组都有下标,你用上述的方法访谈,perfect!不过你可曾想过非系列类型像辞书,集合,文件对象的感触,所以嘛,年轻人,for循环便是基于迭代器左券提供了三个联结的能够遍历全部指标的主意,即在遍历以前,先调用对象的__iter__措施将其转变来一个迭代器,然后使用迭代器合同去落实循环访问,那样具有的目的就都足以经过for循环来遍历了,何况你看来的效率也真的那样,那就是万能的for循环,觉悟吧,年轻人

 

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初识生成器

作者们知晓的迭代器有三种:生机勃勃种是调用方法直接再次来到的,风流倜傥种是可迭代对象通过奉行iter方法获得的,迭代器有的好处是足以省去内存。

万风流倜傥在好几意况下,我们也亟需节约内部存款和储蓄器,就必须要自个儿写。大家友好写的那一个能完成迭代器成效的事物就叫生成器。

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