迭代器---生成器

迭代器---生成器

一、迭代器

三、生成器

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一、迭代器

1.迭代

　　含义: 通过迭代器不断取出可迭代对象中的下一个元素的过程

　　可迭代对象: 能被迭代的对象

　　方法:

　　　　判断迭代器是否是可迭代对象 : isinstance(对象, Iterable)

　　　　判断迭代器对象是否是迭代器 : isinstance(对象, Iterator)

2.迭代器

　　含义: 迭代的访问可迭代对象中的下一个元素

　　导入模块 : from collections import Iterator

　　应用场景 : 用户只需要关心如何使用迭代器访问数据而不需要关键数据该如何访问　

#!/usr/bin/env python
# _*_ coding:utf-8 _*_
# Author:Mr.yang
from collections import Iterator
from collections import Iterable

# 1.迭代器 - 记录每次访问的位置信息的对象 便于下一次访问(当访问完成后会自动执行下一个位置)
# 2.应用场景 不同可迭代对象有不同的访问方式 每一种可迭代对象都会提供一个迭代器
#            用户只需要用迭代器取出 下一个元素 即可,而不应具体范文细节  - 解耦合

# 3.自定义迭代器类型 实现__next__方法
class MyRangeIter(object):
    """迭代器类"""
    def __init__(self, n):
        self.n = n
        self.i = 0

    def __next__(self):
        """实现迭代器类型 一定要实现该方法 目的:返回用户需要的下一个元素的值"""
        if self.i < self.n:
            self.i += 1
            return self.i
        else:
            # 停止 迭代 当迭代器完成的时候 抛出这个异常'
            raise  StopIteration

    def __iter__(self):
        """python规定迭代器也必学是可迭代对象  因此使用此方法"""
        return self

class MyRange(object):
    """可迭代类型"""
    def __init__(self, n):
        self.n = n

    def __iter__(self):
        """实现一个可迭代类型 一定要实现本方法 目的"返回一个迭代器"""
        return MyRangeIter(self.n)

# 4.判断迭代器类型
# print("判断迭代器类型",isinstance(MyRangeIter(5), Iterator))
# print("判断迭代器是否是可迭代对象",isinstance(MyRangeIter(5), Iterable))
# print("判断迭代器对象是否是迭代器",isinstance(MyRange(5), Iterator))


for i in MyRange(5):
    print(i)
    input(":")

示例代码　

二、生成器

1.生成器表达式

　　列表推导式 [ ] ---> ()

　　　　优点 : 节约资源,不占用大量空间, 在用户需要访问数据的时候 , 才延迟产生

a = (x +1 for x in range(5))
print(a.__next__())
print(a.__next__())


#### 打印结果 ####
1
2

示例

2.生成器函数

　　定义：

　　　　有yield关键字的函数不再是普通函数而是生成器函数

　　　　简单来说：只要在def中有yield关键字的就称为生成器

　　yelid关键字：

1.执行到yield会暂停当前代码执行将后面的值返回到调用生成器代码的地方

2 .当前生成器代码再次执行时直接从上次暂停的地方继续往下执行

send关键字：

　　　　　　如果第一次启动生成器使用send方法，那么参数只能传入None,一般第一次启动生成器使用next函数

#!/usr/bin/env python
# _*_ coding:utf-8 _*_
# Author:Mr.yang
def myrange(n):
    start = 0
    while start < n :
        number = yield  start
        print("接收道路数据%s" % number)
        start += 1

if __name__ == '__main__':
    gen = myrange(3)
    # 生产器支持操作-next函数 迭代器支持的操作
    i = next(gen)
    print(i)
    # 生成器支持操作-send方法 特有
    i = gen.send(None)
    print(i)
    # 对比 两种执行生成器的方式的异同
    # 1 同 : 都可以执行生成器代码 并且获取到一个值
    # 2 异:  next不可以发送数据; send可以发送数据;
    #        第一次调用时send(None),next没有这个要求

示例

　　　　return 和 yelid 区别：　　　　　　

yield: 每次启动生成器都会返回一个值，多次启动可以返回多个值，也就是yield可以返回多个值

return: 只能返回一次值，代码执行到return语句就停止迭代

#!/usr/bin/env python
# _*_ coding:utf-8 _*_
# Author:Mr.yang

def myrange(n):
    start = 0
    while start < n:
        yield start
        # return "呵呵"
        print("------")
        start += 1

# 生成器函数不是普通函数 调用函数()产生print(next(gen))生成器对象
# 执行生成器函数的代码 需要调用next(生成器对象)
gen = myrange(5)
i = next(gen)
print(i)
try:
    print(next(gen))
except Exception as e:
    # 如果需要获取到 生成器最终return的值 需要捕获异常
    print("接收的异常数据: %s" % e)

# print(next(gen))
# print(next(gen))
# print(next(gen))
# print(next(gen))

示例

一、迭代器

二、生成器

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