迭代器 iterator

# 只要是能被for循环的数据类型 就一定拥有__iter__方法
# 迭代器多了的方法
print(set(dir([].__iter__()))-set(dir([])))
print([1,2,'s'].__iter__().__length_hint__()) # 元素个数
print(l.__iter__().__next__()) # 一个个的取值
# 迭代器协议 -- 内部含有__next__()和__iter__()两个方法
# 可迭代协议 -- 只要含有__iter__()就是可迭代的
# 一个可迭代类型执行了__iter__()之后的返回值就是一个迭代器
from collections.abc import Iterable
from collections.abc import Iterator
print(isinstance([],Iterable))
print(isinstance([],Iterator))

生成器 generator

生成器函数

1、Send
def generator1():
    print(123)
    content = yield 'a'
    print(content)
    print(456)
    yield 'b'

g = generator1()
print(g.__next__())
# send 获取下一个值的效果与next相同
# 在获取下一个值的时候 可以给上一yield的位置传递一个数据
print(g.send('Hello'), '\n')
2、装饰器和生成器
def mynext(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        g1 = func(*args, **kwargs)  # g1=average()
        g1.__next__()
        return g1
    return inner

@mynext
def average():
    sum = 0
    count = 0
    avg = 0
    while True:
        num = yield avg
        sum += num
        count += 1
        avg = sum/count

g2 = average()
print(g2.send(10))
print(g2.send(20), '\n')
3、yield from
def gen():
    a = 'abcdefg'
    b = '123456'
    yield from a
    yield from b

    # 相当于
    # for i in a:
    #    yield i
g3 = gen()
for i in g3:
    print(i)

生成器表达式

1、列表推导式
egg_list=['鸡蛋%s'%i for i in range(10)]
# egg_list=[i for i in range(10)]
# 相当于
# egg_list=[]
# for i in range(10):
#     egg_list.append('鸡蛋%s'%i)
print(egg_list)

链接:各种推导式详解

2、生成器表达式
g=(i for i in range(10))
print(g)
print(g.__next__())

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