函数4—迭代器与生成器

基础概念迭代器：    为什么： 提供了一种不依赖于索引的取值方式，如字典，集合，文件等没有索引的类型需要循环取出元素             迭代器是惰性计算，更节省内存，迭代器在内存中只是一个内存地址，一次只取一个值

缺点：永远无法获取迭代器的长度，使用不如列表索引取值灵活          一次性的，只能往后取值    可迭代的：对象本身有__iter__方法    i = iter(n)   or  i = n.__iter__()     i 为n的迭代器    next(i)   or  i.__next__()             利用迭代器输出内容，一次输出一个

生成器：     定义：   函数中包含yield语句        将生成器函数（有yield）返回的g作为迭代器使用，这个g就是生成器， 每次next生成器，就执行一次函数        即 将整个函数作为迭代器     yield与return 的区别：        return只能执行一次函数就彻底结束，yield 能多次返回值     yield的作用：                把函数的返回值变成迭代器 ---------》生成器                将iter  next函数封装到函数内部， 将函数变为一个迭代器对象（将函数变成了一个类似序列类型的对象）                多次输出函数运行结果                每次触发就运行一次函数，保存函数在暂停及继续下一次运行时的状态

协程函数  本质是一种生成器函数，函数中的yield由表达式所写      面向过程编程的主要形式       e.send()  与 next（e)的区别：           二者的共同之处是度可以让函数在上次暂停的位置继续运行           二者都可以返回yield后面的返回值           如果函数内yield是表达式形式，那么必须先next(e)           send在触发下一次next的时候会给上次的yield传值所有的生成器函数都只能通过next  send  和for循环来逐次运行函数，且生成器函数本身不会运行

迭代器 与生成器的相同：生成器是迭代器的一种，生成器具有迭代器全部的功能   惰性计算                 不同：                      迭代器只是每次返回一个已知序列的值                      生成器保存了一个算法，比迭代器多了一个功能是边运行边计算，返回一个运算过的序列的值

迭代器---------->生成器---------->生成器的表达式应用：协程函数----------->面向过程的编程：利用了函数式编程的思想

l = [‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘]#while循环列表i =0while i < len(l):    print(l[i])    i += 1# for 循环列表for i in range(len(l)):      #使用索引取出元素    print(l[i])

for i in l:   #使用for自带的迭代器取出元素    print(i)

d = {‘a‘:1,‘b‘:2,‘c‘:3}#while 循环字典g = d.__iter__()         #迭代器gprint(type(g))while True:    try:   #捕捉异常        print(next(g))     #迭代器的方法__next__()    except StopIteration:        break

#for 循环字典

for i in g:   #g已经是一个迭代器，但for循环中的自动转迭代器不会影响遍历字典    print(i)

for i in d:    #for循环内包含了iter ,next ,和 自动捕捉异常的函数    print(i)

#while循环文件while True:    try:        print(next(f))    except StopIteration:        break#for循环文件with open(‘a.txt‘) as f:    for line in f:        print(line.strip())

f = open(‘a.txt‘)f.__iter__()            #文件本身就是一个迭代器print(f.__next__())

s = ‘hello‘l = [1,2,3]t = (1,2,3)d = {‘a‘:1}s = {‘a‘,‘b‘}f = open(‘a.txt‘)# 查看可迭代对象from collections import Iterables.__iter__()print(isinstance(l,Iterable))#查看迭代器对象from collections import Iteratorf.__next__()print(isinstance(l,Iterator))

#生成器def test():               #生成器函数    print(‘one‘)    yield 1    print(‘two‘)    yield 2    print(‘three‘)    yield 3    print(‘four‘)    yield 4    print(‘five‘)g = test()     #返回一个生成器 同时也是一个迭代器，可以作为迭代器使用

g.__next__()g.__next__()g.__next__()g.__next__()#生成器的应用def countdown(n):    print(‘start‘)    while n > 0:        yield n        n -= 1    print(‘done‘)g = countdown(5)

# 生成器中迭代器的应用print(next(g))print(next(g))print(next(g))print(next(g))print(next(g))

while True:    try:        print(next(g))    except StopIteration:        break

for i in g:    print(i)#生成器有个迭代器的属性：惰性计算  如下函数  生成器可以一直运行，而且内存不会卡def func():    n = 0    while True:        yield n        n += 1g = func()#print(next(f))for i in g:    print(i)

print(isinstance((x for x in range(10)),Iterable))#生成器应用：随时监听文件中的错误日志#/usr/bin/env pythonimport timedef tail(file_path):    with open(file_path) as f:        f.seek(0,2)        while True:            line = f.readline()            if not line:                time.sleep(0.5)                continue            else:                #print(line,end=‘‘)                yield linedef grep(pattern,lines):    for line in lines:        if pattern in line:            yield lineg1=tail(‘/tmp/a.txt‘)g2=grep(‘error‘,g1)for i in g2:    print(i)

#生成器的表达式应用:协程函数def eater(name):    print(‘%s start to eat food‘%name)    food_list=[]    while True:                            #必须加while循环，为每次生成器发送的值创造循环条件        food = yield food_list        print(‘%s got %s to start eat‘%(name,food))        food_list.append(food)    print(‘done‘)

e = eater(‘gangdan‘)

print(next(e))print(e.send(‘baozi‘))        #生成器在向函数发送参数时，以元组的形式发送，所以发送多个参数时，要加上()表示元组print(e.send(‘miantiao‘))print(e.send(‘mifan‘))

#为生成器添加装饰器def nextn(func):    def wrapper(*args,**kwargs):        res = func(*args,**kwargs)        next(res)        return res    return wrapper@nextndef eater(name):    print(‘%s start to eat food‘%name)    food_list=[]    while True:        food = yield food_list        print(‘%s got %s to start eat‘%(name,food))        food_list.append(food)    print(‘done‘)

e = eater(‘liuliu‘)e.send(‘baozi‘)

#迭代器应用：实现功能 cat a,txt | grep appleimport timedef cat():    while True:        with open(‘a.txt‘) as f:            lines = f.readline()            if not lines:                time.sleep(1)                continue            else:                yield lines

def grep(pattern,lines):    for i in lines:        if pattern in i:            print(i)            exit()

g = cat()grep(‘apple‘,g)

#生成器应用： 把下面的函数改成生成器的形式，执行生成器函数得到一个生成器g，然后每次g.send(url),#              打印页面内容，利用g可以无限sendfrom urllib.request import urlopendef opener(url):    while True:        print(urlopen(url).read())        url=yieldg = opener(‘http://www.baidu.com‘)next(g)g.send(‘http://www.360.com‘)

def get(url):    while True:        def index():            res = urlopen(url).read()            print(res)        index()        url = yield

g = get(‘http://www.baidu.com‘)next(g)g.send(‘http://www.360.com‘)