一、summary 总结
迭代器: 可迭代协议 —— 含有iter方法的都是可迭代的 迭代器协议 —— 含有next和iter的都是迭代器 特点 1、节省内存空间 2、方便逐个取值,一个迭代器只能取一次。 生成器 —— 迭代器 生成器函数:含有yield关键字的函数都是生成器函数 生成器函数的特点: 1、调用之后函数内的代码不执行,返回生成器 2、每从生成器中取一个值就会执行一段代码,遇见yield就停止。 3、如何从生成器中取值: for :如果没有break会一直取直到取完 (不能激活生成器) next :每次只取一个 (能激活生成器) send :不能用在第一个,取下一个值的时候给上个位置传一个新的值(不能激活生成器) 数据类型强制转换 :会一次性把所有数据都读到内存里(能激活生成器) 生成器表达式: (条件成立想放在生成器中的值 for i in 可迭代的 if 条件)
二、homework
3.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
def check_file(fliename,aim):
with open(fliename,'r',encoding='utf-8') as f:
for i in f:
if aim in i:
yield i
g = check_file('1.复习.py','生成器')
for i in g:
print(i.strip())
4.写生成器,从文件中读取内容,在每一次读取到的内容之前加上‘***’之后再返回给用户。
def check_file(filename):
with open(filename,encoding='utf-8') as f: #句柄 : handler,文件操作符,文件句柄
for i in f:
yield '***'+i
for i in check_file('1.复习.py'):
print(i.strip())
三、面试题
栗子:读程序,写输出:
def demo():
for i in range(4):
yield i
g=demo()
g1=(i for i in g)
g2=(i for i in g1)
print(list(g))
print(list(g1))
print(list(g2))
输出:
[0, 1, 2, 3]
[]
[]
同一个生成器的取值是:下一次取值的位置是接着上一次取值的位置
栗子:读程序,写输出:
def add(n,i):
return n+i
def test():
for i in range(4):
yield i
g=test()
for n in [1,10]:
g=(add(n,i) for i in g)
print(list(g))
看到for嵌套生成器时,就把for的情况写出来
这个程序在执行到print(list(g))之前,生成器都没有激活。只有执行到print(list(g))时,才会返回上一步n=10时,寻找g
for n in [1,10]:
g=(add(n,i) for i in g)
print(list(g))
就可以写成:
n = 1
g=(add(n,i) for i in g)
n = 10
g=(add(n,i) for i in (add(n,i) for i in g))
print(list(g))
n = 10
g=(add(10,i) for i in (add(10,[0,1,2,3]) )
n = 10
g=(add(10,i) for i in [10,11,12,13] )
n = 10
g=([20, 21, 22, 23] )
改编题:
def add(n,i):
return n+i
def test():
for i in range(4):
yield i
g=test()
for n in [1,10,5]:
g=(add(n,i) for i in g)
print(list(g))
[15, 16, 17, 18]
n = 1
g=(add(n,i) for i in test())
n = 10
g=(add(n,i) for i in (add(n,i) for i in test()))
n = 5
g=(add(5,i) for i in (add(5,i) for i in (add(5,i) for i in [0,1,2,3])))
=(15,16,17,18)