Python记录12：迭代器+生成器+生成式

‘‘‘1. 什么是迭代器    什么是迭代:迭代就是一个重复的过程,但是每一次重复都是基于上一次的结果而进行的        单纯的重复不是迭代:            while True:                print(1)

迭代的过程            l=[‘a‘,‘b‘,‘c‘]            i=0            while i < len(l):                print(l[i])                i+=1

迭代器:迭代取值的工具

2. 为何要用迭代器    迭代器的优点:        1. 提供了一种可以不依赖索引的迭代取值方式

3. 如何用迭代器‘‘‘# 可迭代的对象:但凡内置有__iter__方法的对象就是可迭代的对象,例如:str\list\tuple\dict\set\文件对象# ‘‘.__iter__()# [].__iter__()# (1,2).__iter__()# {‘x‘:1}.__iter__()# {1,2,3}.__iter__()# open(‘今日内容‘).__iter__()

# 调用可迭代对象的__iter__()方法,会得到一个返回值,该返回值就是迭代器对象

# 迭代器对象: 既内置有__iter__方法又内置有__next__方法,例如文件对象

# dic={‘x‘:1,‘y‘:2,‘z‘:3}# print(len(dic)) #dic.__len__()

# iter_dic=dic.__iter__()# # print(iter_dic)# print(iter_dic.__next__())# print(iter_dic.__next__())# print(iter_dic.__next__())# # print(iter_dic.__next__())## new_iter_dic=dic.__iter__()# print(new_iter_dic.__next__())# print(new_iter_dic.__next__())# print(new_iter_dic.__next__())

# iter_dic=iter(dic) #dic.__iter__()# next(iter_dic) #iter_dic.__next__()

# 迭代器总结:# 优点:# 1. 提供了一种不依赖索引的迭代器取值方式# 2. 节省内存# 缺点:# 1. 一次性,只能往后一直取,无法预测迭代中包含的值的个数# 2. 无法取到指定的值,不如按照索引或者key的取值方式灵活

dic={‘x‘:1,‘y‘:2,‘z‘:3}# iter_dic=iter(dic)## while True:#     try:#         print(next(iter_dic))#     except StopIteration:#         break# print(‘=‘*100)# # iter_dic=iter(dic)# while True:#     try:#         print(next(iter_dic))#     except StopIteration:#         break

# for k in dic:#     print(k)

# for循环的底层工作原理:#1. 调用in后面那对象的内置方法__iter__,拿到一个迭代器对象iter_obj#2. 执行k=next(iter_obj),循环往复直到抛出异常StopIterration#3. for循环会捕捉异常然后结束循环

dic={‘x‘:1,‘y‘:2,‘z‘:3}iter_dic=iter(dic)print(iter_dic.__iter__().__iter__().__iter__() is iter_dic)

# with open(r‘D:\周末三期\day06\01 叠加多个装饰器.py‘,‘r‘,encoding=‘utf-8‘) as f:#     for line in f:#         print(line)

‘‘‘1. 什么是生成器    生成器就是一种自定义的迭代器

3. 如何使用生成器:    在函数内但凡出现yield关键字,然后调用函数不会立即执行函数体代码,会得到一个返回值,该返回值称之为生成器,即我们自定义的迭代器‘‘‘

# def func():#     print(‘first‘)#     yield 1#     print(‘second‘)#     yield 2#     print(‘third‘)#     yield 3#     print(‘fourth‘)## g=func()# # print(g)# # g是生成器对象,而生成器对象本质就是迭代器# res1=next(g)# print(res1)## res2=next(g)# print(res2)## res3=next(g)# print(res3)## next(g)

# def my_range(start,stop,step=1): #start=1 stop=7 step=2#     while start < stop: # 7 < 7#         yield start ##         start+=step # start=7### res=my_range(1,70000000000000000000000000000000000000000000000000000000,2)# for item in res:#     print(item)

# print(next(res))# print(next(res))# print(next(res))# print(next(res))

# print(res)

#总结yield:#1. 提供一种自定义迭代器的解决方案#2. yield vs return:#   相同点:都能返回值,并且返回值没有类型与个数限制#   不同点:yield可以返回值多次值,而return只能返回一次值

# 列表生成式# res=[]# for item in range(1,11):#     if item > 5:#         res.append(item)# print(res)

# res=[item for item in range(1,11) if item > 5]# print(res)

# names=[‘alex_sb‘,‘egon‘,‘kevin_sb‘,‘hxx_sb‘,‘wxx_sb‘]# res=[name for name in names if name.endswith(‘sb‘)]# print(res)

# 字典生成式# res={i:i**2 for i in range(10) if i > 5}# print(res)

# l=[(‘name‘,‘egon‘),(‘age‘,18),(‘gender‘,‘male‘)]# dic={k:v for k,v in l if k!=‘age‘}# print(dic)

# res={i for i in range(10)}# print(res,type(res))

# 生成器表达式res = (x for x in range(1, 5))# print(res)# print(next(res))# print(next(res))# print(next(res))# print(next(res))# print(next(res))

with open(‘aaa.txt‘,encoding=‘utf-8‘) as f:    # g=(len(line) for line in f)    # print(max(g))

res=max(len(line) for line in f)    print(res)

原文地址：https://www.cnblogs.com/1832921tongjieducn/p/10070597.html