day13：迭代器、生成器

一、迭代器

#双下方法：带双下划线叫双下方法
print([1].__add__([2]))
print([1]+[2])

[1, 2]
[1, 2]

print(dir([])) #dir这里用来展示列表拥有的所有使用方法

判断是否可迭代
print("__iter__" in dir(int))
print("__iter__" in dir(bool))
print("__iter__" in dir(list))
print("__iter__" in dir(dict))
print("__iter__" in dir(set))
print("__iter__" in dir(tuple))
print("__iter__" in dir(enumerate([])))
print("__iter__" in dir(range(2)))

只要是能被for循环的数据类型，就一定拥有__iter__方法

print([].__iter__())
一个列表执行了__iter__()之后的返回值就是一个迭代器

lis = [1, 2, 3]
iterator = lis.__iter__()    #把列表转换成迭代器
print(iterator.__next__())    #通过__next__方法就可以从迭代器中一个一个地取值
print(iterator.__next__())
print(iterator.__next__())

可迭代协议：只要含有__iter__方法的都是可迭代的

迭代器协议：同时含有__next__和__iter__方法的就是迭代器

from collections import Iterable
from collections import Iterator
print(isinstance([], Iterable))    #用isinstance方法判断[]是否可迭代
print(isinstance([], Iterator))    #用isinstance方法判断[]是否是迭代器

True
False

得到一个迭代器格式 --> 可迭代的.__iter__()
迭代器中的__next__()方法可以一个一个的获取值

只有是可迭代对象的时候，才能用for循环
当我们遇到一个新的变量，不确定能不能for循环的时候，就判断它是否可迭代（内部是否有__iter__方法）

迭代器的好处：
从容器类型中一个一个的取值，会把所有的值都取到
节省内存空间，迭代器并不会在内存中再占用一大块内存，而是随着循环，每次生成一个，每次__next__()获取一个值

生成器：本质还是迭代器

生成器函数：执行之后会得到一个生成器作为返回值
def generator():
    print(123)
    yield "abc"
ret = generator()
print(ret)    #<generator object generator at 0x0000000000B97FC0>
print(ret.__next__())    

123
abc

只要含有yield关键字的函数都是生成器函数
yield不能和return共用且需要写在函数内

yield把返回值返回来，每次__next__()取一个值，并且下一个__next__()会接着取下一个值（并不是从头开始取）
def ppd():
    for i in range(100):
        yield "ppd%s号" % i
ret = ppd()
ret1 = ppd()
print(ret.__next__())    #ppd0号
print(ret.__next__())    #ppd1号
print(ret.__next__())    #ppd2号
print(ret1.__next__())    #ppd0号
print(ret1.__next__())    #ppd1号
print(ret1.__next__())    #ppd2号

监听文件输入：
def tail(filename):
    f = open(filename, encoding="utf-8")
    while True:
        line = f.readline()
        if line.strip():
            yield line.strip()
ret = tail("file")
for i in ret:
    if "python" in i:
        print("---" + i + "---")

day13：迭代器、生成器

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