2019-07-15 迭代器、生成器、一部分内置函数

一、迭代器

　　什么是迭代：更新换代的过程，每次的迭代都必须基于上一次的结果

　　迭代器：迭代取值的工具

　　为什么要用迭代器：迭代器给你提供了一种不依赖于索引取值的方式

　　1.可迭代对象：内置有__iter__方法的对象，是可迭代对象object.__iter__

　　　　基本数据类型中：是可迭代对象的有：

　　　　　　str,list,set,dict,tuple

　　　　　　'hello'.__iter__

　　　　　　(1,2,3).__iter__ 等等　　

　　2.迭代器对象

　　　　可迭代对象执行object.__iter__()得到的结果就是迭代器对象

　　　　迭代器对象既有__iter__方法又有__next__方法

　　　　文件对象（执行内置的__iter__之后还是本身没有任何变化）：文件本身就是迭代器对象

　　　　迭代器对象一定是可迭代对象，可迭代对象不一定是迭代器对象

　　　　迭代器取值调用__next__　

l = [1,2,3,4]
l1 = l.__iter__()   #变成迭代器对象了

print(l1.__next__())   #1
print(l1.__next__())  #2
print(l1.__next__())  #3
print(l1.__next__())  #4
print(l1.__next__())  #取值完了，就会报错

#__next__逐一取值

　　　　迭代器对象无论执行多少次__iter__方法得到的还是迭代器对象本身

　　　　迭代器取值的特点：只能往后依次取，不能后退

　　　　迭代取值：

　　　　　　优点：

　　　　　　　　1.不依赖于索引取值 2.内存中永远只占一份空间，不会导致内存溢出

　　　　　　缺点：

　　　　　　　　1.不能获取指定的元素 2.取完之后会报StopIteration错误

二、for 循环的本质（重点）

　　for循环后面的in关键字后面跟的是一个可迭代对象

　　for循环内部的本质：（很重要）

　　　　1.将in后面的可迭代对象调用__iter__变成迭代器对象　　

　　　　2.调用__next__迭代取值

　　　　3.内部有异常捕获StopIteration,当__next__报这个错时，自动结束循环　

三、生成器

　　生成器：就是用户自定义的迭代器，本质是迭代器。

　　函数内部加了关键字yield就变成生成器，有yield关键字，那么加括号执行函数的时候不会触发函数体代码运行。yield后面的值需要调用__next__方法你才能获取到，运行到yield时候，运行会暂停。还需要下一个yield后面的值，你就还需要写一个__next__去获取。

　　yield既可以返回一个值也可以返回多个值，多个值也是按照元组的形式返回

def index():
    print('index')
    yield 666
    yield 777,888

g = index()   #生成器初始化：将函数变成迭代器
print(g.__next__())
print(g.__next__())

#结果
#index
#666
#(777,888)

四、yield表达式形式（支持外界为其传参） send方法

　　当函数内有yield关键字的时候，调用该函数不会执行函数体代码，而是将函数变成生成器。

　　用__next__是代码运行到yield暂停下来，返回yield的值，在这里yield没有值，等着我们传入。g.send(),传入的值给左边的变量，并且触发了__next__方法，然后又运行到yield暂停下来。

def dog(name):
    print('%s 准备开吃'%name)
    while True:
        food = yield
        print('%s 吃了 %s'%(name,food))

g= dog('wee')
g.__next__()   ## 必须先将代码运行至yield 才能够为其传值
g.send('狗不理包子')  # 给yield左边的变量传参  触发了__next__方法
g.send('饺子')

#结果
wee 准备开吃
wee 吃了 狗不理包子
wee 吃了 饺子

　　总结：

　　　　yield:

　　　　　　1.帮你提供了一种自定义生成器方式

　　　　　　2.会帮你将函数的运行暂停下来

　　　　　　3.会有返回值

　　　　与return的异同点：

　　　　　　相同点：都有返回值，并且都可以返回多个

　　　　　　不同点：yield可以返回多次值，return只能返回一次值就结束函数。yield还可以接受外部传入的值

五、生成器表达式

　　生成器代码不会主动执行任何一行代码必须通过__next__触发代码的运行

　　注意：for 在()里面就是一个生成器表达式，不会触发__next__方法（重点！！！！）

res = (i for i in range(1,100000000) if i != 4)
print(res)   #是一个生成器
print(res.__next__())  #1
print(res.__next__())  #2

面试题:生成器的运用

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)
    # 第一次for循环g=(add(n,i) for i in test())    #第一次循环不会运行，for在（）括号里面，这是一个生成器表达式，n = 1

    # 第二次for循环g=(add(n,i) for i in (add(n,i) for i in test()))   #这里也是一个生成器表达式，n = 10
print(n)  #所以后面的n都是等于10
res=list(g)
---------------------------------------------------------------
解析：
n = 10
解析：第二次for循环
第一步：放在list中就有__next__方法，可以变成
g = for i in (add(n,i) for i in test())
　　　　add(n,i)

第二步：
然后里面还可以拆开：  for i in test() >>> (0,1,2,3)
　　　　　　　　　　　　　　add(n,i)   >>>(10,11,12,13)
第三步：　
g = for i in (10,11,12,13)
　　　　add(n,i)　>>> (20,21,22,23)
res = list(g) >>> [20,21,22,23]

#最后结果返回的答案是什么
#A. res=[10,11,12,13]
#B. res=[11,12,13,14]
#C. res=[20,21,22,23]  答案
#D. res=[21,22,23,24]

六、内置函数

　　1. abs() #求绝对值

print(abs(-1.11))    #1.11

　　2. all()/any()

l = [0,1,2]
#因为0是属于False
print(all(l))  # 只要有一个为False就返回False
print(any(l))  # 只要有一个位True就返回True

#False
#True

　　3.chr()/ord() 应用：在创建验证码的时候可以用

print(chr(97))  # 将数字转换成ascii码表对应的字符
print(ord('a'))  # 将字符按照ascii表转成对应的数字

#a
#97

　　4.dir() 可以调用当前对象的所有内置方法和魔法方法

# dir获取当前对象名称空间里面的名字
l = [1,2,3]
print(dir(l))

　　5.divmod() 应用：可以做分页器

　　返回值(商，余数)

print(divmod(101,10))   #(10, 1)

　　6.enumerate（）枚举

# enumerate 枚举
l = ['a','b']
for i,j in enumerate(l,1):  #设置起始值为1，默认为0
    print(i,j) 

# 1 a
# 2 b

　　7.eval()/exec() 把字符串的外面引号去掉，然后运行代码返回结果。注意eval()不支持逻辑代码，只支持简单python代码

s = """
print('hello baby~')
x = 1
y = 2
print(x + y)

"""
# eval(s)
exec(s)


#结果
hello baby~
3

　　8.isinstance() 判断对象是否属于某个数据类型

n = 1
print(type(n))
print(isinstance(n,list))  # 判断对象是否属于某个数据类型   #判断n是否属于list类型

2019-07-15 迭代器、生成器、一部分内置函数

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