python函數：迭代器和生成器

python函數：迭代器和生成器

迭代器和生成器是函數中的一大重點，務必掌握，何爲迭代？何爲迭代器？

預習：

處理文件，用戶指定要查找的文件和內容，將文件中包含要查找內容的每一行都輸出到屏幕（使用生成器）

 

1、迭代器

for i in 50:
    print(i)
#運行結果：
# Traceback (most recent call last):
#   File "G:/python/python代碼/八月/day2 迭代器生成器/3迭代器.py", line 8, in <module>
#     for i in 50:
# TypeError: 'int' object is not iterable

報錯：

TypeError: 'int' object is not iterable

類型報錯：'int'對象是不可迭代的    何爲迭代？

iterable：可迭代的；迭代的；

可迭代的：從上面代碼能夠簡單分析出能被for循環取值的就是可迭代，那麼咱們就能夠初步總結出可迭代的類型：str、list、tuple、set、dict

可迭代的 ——對應的標誌 擁有__iter__方法

print('__iter__' in dir([1,2,3]))  #判斷一個變量是否是一個可迭代的

可迭代協議

能夠被迭代要知足的要求就叫作可迭代協議。可迭代協議的定義很是簡單，就是內部實現了__iter__方法。

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2、迭代器

__iter__方法做用：

 迭代器

iterator：迭代器；迭代程序

迭代器協議：必須擁有__iter__方法和__next__方法

經過iter(x)獲得的結果就是一個迭代器，

x是一個可迭代的對象

在for循環中，就是在內部調用了__next__方法才能取到一個一個的值。

__next__的精髓：

 __next__方法的使用精髓

若是咱們一直取next取到迭代器裏已經沒有元素了，就會報錯（拋出一個異常StopIteration），告訴咱們，列表中已經沒有有效的元素了。這個時候，咱們就要使用異常處理機制來把這個異常處理掉。try_except異常處理機制只作瞭解，不是本章重點，會面會詳細講解。

判斷是否可迭代和迭代器的簡潔方法：

 判斷可迭代和迭代器

不論是一個迭代器仍是一個可迭代對象，均可以使用for循環遍歷

迭代器出現的緣由 幫你節省內存

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3、生成器

迭代器大部分都是在python的內部去使用的，咱們直接拿來用就好了

咱們本身寫的能實現迭代器功能的東西就叫生成器。

1.生成器函數：常規函數定義，可是，使用yield語句而不是return語句返回結果。yield語句一次返回一個結果，在每一個結果中間，掛起函數的狀態，以便下次重它離開的地方繼續執行

2.生成器表達式：相似於列表推導，可是，生成器返回按需產生結果的一個對象，而不是一次構建一個結果列表

生成器Generator：

本質：迭代器(因此自帶了__iter__方法和__next__方法，不須要咱們去實現)

特色：惰性運算,開發者自定義

 生成器函數

生成器的好處：不會一會兒在內存中生成太多數據

其它應用：

 生成器監聽文件輸入的例子

 計算移動平均值簡單

 計算移動平均值升級_生成器激活裝飾器

 yield from

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4、列表推導式和生成器表達式

 列表推導式和生成器表達式

使用生成器的優勢：

一、延遲計算，一次返回一個結果。也就是說，它不會一次生成全部的結果，這對於大數據量處理，將會很是有用。

二、提升代碼可讀性

#列表解析
sum([i for i in range(100000000)])#內存佔用大,機器容易卡死
#生成器表達式
 
 sum(i for i in range(100000000))#幾乎不佔內存

總結：

一、把列表解析的[]換成()獲得的就是生成器表達式

二、列表解析與生成器表達式都是一種便利的編程方式，只不過生成器表達式更節省內存

三、Python不但使用迭代器協議，讓for循環變得更加通用。大部份內置函數，也是使用迭代器協議訪問對象的。例如， sum函數是Python的內置函數，該函數使用迭代器協議訪問對象，而生成器實現了迭代器協議，因此，咱們能夠直接這樣計算一系列值的和

print(sum([1,2,3]))
print(sum(range(1,4)))
print(sum(x ** 2 for x in range(4)))
print(sum([x ** 2 for x in range(4)]))

 

預習答案和思惟導圖明天更新...