python函数：迭代器和生成器
迭代器和生成器是函数中的一大重点，务必掌握，何为迭代？何为迭代器？
预习：
处理文件，用户指定要查找的文件和内容，将文件中包含要查找内容的每一行都输出到屏幕（使用生成器）
一、迭代器
for i in 50: print(i) #运行结果： # Traceback (most recent call last): # File "G:/python/python代码/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
报错：
TypeError: ‘int‘ object is not iterable
类型报错：‘int‘对象是不可迭代的 何为迭代？
iterable：可迭代的；迭代的；
可迭代的：从上面代码可以简单分析出能被for循环取值的就是可迭代，那么我们就可以初步总结出可迭代的类型：str、list、tuple、set、dict
可迭代的 ——对应的标志 拥有__iter__方法
print(‘__iter__‘ in dir([1,2,3])) #判断一个变量是不是一个可迭代的
可迭代协议
可以被迭代要满足的要求就叫做可迭代协议。可迭代协议的定义非常简单，就是内部实现了__iter__方法。
二、迭代器
__iter__方法作用：
迭代器
iterator：迭代器；迭代程序
迭代器协议：必须拥有__iter__方法和__next__方法
通过iter(x)得到的结果就是一个迭代器，
x是一个可迭代的对象
在for循环中，就是在内部调用了__next__方法才能取到一个一个的值。
__next__的精髓：
__next__方法的使用精髓
如果我们一直取next取到迭代器里已经没有元素了，就会报错（抛出一个异常StopIteration），告诉我们，列表中已经没有有效的元素了。这个时候，我们就要使用异常处理机制来把这个异常处理掉。try_except异常处理机制只做了解，不是本章重点，会面会详细讲解。
判断是否可迭代和迭代器的简洁方法：
判断可迭代和迭代器
不管是一个迭代器还是一个可迭代对象，都可以使用for循环遍历
迭代器出现的原因 帮你节省内存
三、生成器
迭代器大部分都是在python的内部去使用的，我们直接拿来用就行了
我们自己写的能实现迭代器功能的东西就叫生成器。
1.生成器函数：常规函数定义，但是，使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次重它离开的地方继续执行
2.生成器表达式：类似于列表推导，但是，生成器返回按需产生结果的一个对象，而不是一次构建一个结果列表
生成器Generator：
本质：迭代器(所以自带了__iter__方法和__next__方法，不需要我们去实现)
特点：惰性运算,开发者自定义
生成器函数
生成器的好处：不会一下子在内存中生成太多数据
其它应用：
生成器监听文件输入的例子
计算移动平均值简单
计算移动平均值升级_生成器激活装饰器
yield from
四、列表推导式和生成器表达式
列表推导式和生成器表达式
使用生成器的优点：
1、延迟计算，一次返回一个结果。也就是说，它不会一次生成所有的结果，这对于大数据量处理，将会非常有用。
2、提高代码可读性
#列表解析 sum([i for i in range(100000000)])#内存占用大,机器容易卡死 #生成器表达式 sum(i for i in range(100000000))#几乎不占内存
总结：
1、把列表解析的[]换成()得到的就是生成器表达式
2、列表解析与生成器表达式都是一种便利的编程方式，只不过生成器表达式更节省内存
3、Python不但使用迭代器协议，让for循环变得更加通用。大部分内置函数，也是使用迭代器协议访问对象的。例如， sum函数是Python的内置函数，该函数使用迭代器协议访问对象，而生成器实现了迭代器协议，所以，我们可以直接这样计算一系列值的和
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)]))
预习答案和思维导图明天更新...