python基础8 -----迭代器和生成器

迭代器和生成器

一、迭代器

　　1、迭代器协议指的是对象必须提供一个next方法，执行该方法要么返回迭代中的下一项，要么就引起一个StopIteration异常，以终止迭代 （只能往后走不能往前退）

　　2、可迭代对象：实现了迭代器协议的对象（如何实现：对象内部定义一个__iter__()方法）

　　3、协议是一种约定，可迭代对象实现了迭代器协议，python的内部工具（如for循环，sum，min，max函数等)使用迭代器协议访问对象。

　　4、迭代器的优缺点：

　　　　　　优点：不依赖于索引取；惰性计算，节省内存。

　　　　　　缺点：不如按照索引的取值方便；一次性取值，只能往后取不能往前退;无法获取长度。

　　5、迭代器的应用：1.提供了一种不依赖索引的统一的迭代方法
           2 .惰性计算，比如取文件的每一行

　　注：迭代的含义：重复操作，下一次重复操作的对象是基于上一次重复操作的结果。

　　　　迭代器既有__iter__又有一个__next__方法而可迭代对象只有__iter__方法

二、生成器

　　1、什么是生成器：

　　　　可以理解为一种数据类型，这种数据类型自动实现了迭代器协议（其他的数据类型需要调用自己内置的__iter__方法），所以生成器就是迭代器

　　2、生成器的应用：

　　　　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，以便下次从它离开的地方继续执行

　　　 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

　　3、yield的功能：
　　　　1.与return类似，都可以返回值，但不一样的地方在于yield返回多次值，而return只能返回一次值
　　　　2.为函数封装好了__iter__和__next__方法，把函数的执行结果做成了迭代器
　　　　3.遵循迭代器的取值方式obj.__next__（），触发的函数的执行，函数暂停与再继续的状态都是由yield保存的

　　4、send的功能：

　　　 1.生成器函数最大的特点是可以接受外部传入的一个变量，并根据变量内容计算结果后返回。

　 　　2.案例：　　

　　执行流程：1.通过g.send(None)或者next(g)可以启动生成器函数，并执行到第一个yield语句结束的位置。此时，执行完了yield语句，但是没有给receive赋值。

　　　　　　　　　yield value会输出初始值0（注意：在启动生成器函数时只能send(None),如果试图输入其它的值都会得到错误提示信息。）

　　　　　　　 2.通过g.send('aaa')，会传入aaa，并赋值给receive，然后计算出value的值，并回到while头部，执行yield value语句有停止。此时yield value会

　　　　　　　　　输出"got: aaa"，然后挂起。

　　　　　　3.通过g.send(3)，会重复第2步，最后输出结果为"got: 3"

　　　　　　　4.当我们g.send('e')时，程序会执行break然后推出循环，最后整个函数执行完毕，所以会得到StopIteration异常。

　　5、生成器总结：　　　

　　　　1.是可迭代对象

　　　　2.实现了延迟计算,省内存啊

　　　　3.生成器本质和其他的数据类型一样，都是实现了迭代器协议，只不过生成器附加了一个延迟计算省内存的好处，其余的可迭代对象可没有这点好处，记住喽！！！

　　6、生成器的优点

　　　　1.实现了延迟计算，节省了内存空间。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.生成器还能有效提高代码可读性三、三元表达式

　　1、三元表达式格式：为真时的结果 if 判定条件 else 为假时的结果

四、列表解析

　　1、什么是列表解析

　　　　简单来说，列表解析（list comprehension）提供了一种优雅的生成列表的方法，能用一行代码代替十几行代码，而且不损失任何可读性，而且，性能还快很多很多。

　　2、语法格式：[expr for iter_var in iterable] 或 [expr for iter_var in iterable if cond_expr]

　　　　说明：第一种语法：首先迭代iterable里所有内容，每一次迭代，都把iterable里相应内容放到iter_var中，再在表达式中应用该iter_var的内容，最后用表达式的计算　　值生成一个列表。
　　　　　　　第二种语法：加入了判断语句，只有满足条件的内容才把iterable里相应内容放到iter_var中，再在表达式中应用该iter_var的内容，最后用表达式的计算值生成　　一个列表。

五、生成器表达式

　　1、生成器表达式定义

　　　　成器表达式并不真正的创建数字列表，而是返回一个生成器对象，此对象在每次计算出一个条目后，把这个条目"产生"(yield)出来。生成器表达式使用了"惰性计算"或称作"延时求值"的机制。序列过长，并且每次只需要获取一个元素时，应该考虑生成器表达式而不是列表解析。

　　2、生成器表达式语法

　　　 （expression for iter_val in iterable)

　　     (expression for iter_val in iterable if cond_expr)

　　3、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。

　　　　　　    eg:sum(x ** 2 for x in xrange(4))

　　　补充：查看一个元素是迭代器还是可迭代对象的方法

　　　　　　from collections import Iterable,Iterator

　　　　　　str1='hello'

　　　　　 print(isinstance(str1,Iterable)) #如果输出结果为True则是可迭代对象。　　

　　　　　　　　　　lambda表达式格式：lambda x : 计算式