迭代器和生成器

生成器：

可以理解為一種資料型別，可自動實現迭代器協議，可以理解為生成器就是可迭代物件（其他資料型別可呼叫內建地__iter__()，如果沒有內建的__iter__(),即不可迭代）

狀態掛起：使用yield語句返回乙個值。使該函式掛起該生成器函式的狀態，保留資訊，以便之後從它離開的地方繼續執行

優點：延遲計算 一次返回乙個結果 ，等待下次需要再繼續返回結果（處理較大的資料可以使用　　）

迭代器：

迭代器協議是指：物件必須提供乙個next方法，執行該方法要麼返回迭代中的下一項 要麼引起乙個stopiteration異常，以終止迭代（只能往後走 不能往前退）

可迭代物件：實現了迭代器協議的物件（如何實現：物件內部定義乙個__iter()__方法
協議：協議是一種約定，可迭代物件實現了迭代器協議（for sum min max 使用迭代器協議訪問物件）

使用yield函式並非return語句

def test() 

yield 1 #可多個返回值 return只能乙個
yield 2
yeild 3
print(test())
g=test()#g:生成器 自動實現迭代器協議
print(g.__next__())g=test()#g:生成器 自動實現迭代器協議
print(g.__next__())

1 # iter_l =x.__iter__()#遵循迭代器協議，生成可迭代物件

2 # print(iter_l.__next__())#for迴圈和索引沒關係 基於迭代器機制
3 # python 中for迴圈的強大之處在於可以遍歷序列和非序列型別 例如檔案
4 f = open('位元組方式與檔案','r+',encoding='utf-8')
5 text_f =f.__iter__()
6 print(text_f.__next__(),end='')
7 print(text_f.__next__())
8 print(text_f.__next__())

name='guoguo'

'tt' if name=='guoguo' else 'ff'【三元表示式】【如果name=guoguo 則返回tt 否則返回ff】

賦值給result得到結果

result=『tt』 if name=='guoguo' else 'ff'

print(result)

補充知識：列表解析：（缺點：生成列表 放入記憶體中 若該列表過大則占用記憶體較大）

缺點：占用記憶體大、效率低

1 egg_list = 
2 for i in range(10): 
4 print(egg_list)
5 6 列表解析：
7 l = ['雞蛋%s' %i for i in range(10)]
l = ['雞蛋%s' %i for i in range(10) if i>5]#三元表示式：'雞蛋%s' %i　　for i in range(10)　　if i>5
l = ['雞蛋%s' %i for i in range(10) if i>5 else ]#錯誤 沒有四元表示式
8 print(l)

1 laomuji=('雞蛋%s' %i for i in range(10))#生成器表示式（直接實現迭代器協議）

2 print(laomuji)#生成器
3 print(laomuji.__next__())#執行結果：雞蛋0
4 print(laomuji.__next__())#執行結果：雞蛋1
5 print(laomuji.__next__())#執行結果：雞蛋2
6 print(laomuji.__next__())#執行結果：雞蛋3
7 print(next(laomuji))# 生成器只能遍歷一次。否則報錯。執行結果：雞蛋4【小於等於雞蛋9 大於則報錯 有界限 大於則stopiteration】

1.把列表解析的換成()則為生成器表示式

2.列表解析與生成器表示式都為便利的程式設計方式，但是生成器相對更節省記憶體【乙個乙個取值  next()】

3.python使用迭代器協議 使for迴圈更通暢,而且大部分內建函式也使用迭代器協議 map() sum() max() min() reduce() filter()

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