迭代器與生成器

迭代器的概念

#迭代器即迭代的工具，那什麼是迭代呢？

#迭代是乙個重複的過程，每次重複即一次迭代，並且每次迭代的結果都是下一次迭代的初始值
while true: #只是單純地重複，因而不是迭代
print('===>') 
l=[1,2,3]
count=0
while count < len(l): #迭代
print(l[count])
count+=1

為什麼要有迭代器？什麼是可迭代物件？什麼是迭代器物件？

#1、為何要有迭代器？

對於序列型別：字串、列表、元組，我們可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但對於字典、集合、檔案等型別是沒有索引的，若還想取出其內部包含的元素，則必須找出一種不依賴於索引的迭代方式，這就是迭代器
#2、什麼是可迭代物件？
可迭代物件指的是內建有__iter__方法的物件，即obj.__iter__，如下
'hello'.__iter__
(1,2,3).__iter__
[1,2,3].__iter__
.__iter__
.__iter__
open('a.txt').__iter__
#3、什麼是迭代器物件？
可迭代物件執行obj.__iter__()得到的結果就是迭代器物件
而迭代器物件指的是即內建有__iter__又內建有__next__方法的物件
檔案型別是迭代器物件
open('a.txt').__iter__()
open('a.txt').__next__()
#4、注意：
迭代器物件一定是可迭代物件，而可迭代物件不一定是迭代器物件

迭代器物件的使用

dic=

iter_dic=dic.__iter__() #得到迭代器物件，迭代器物件即有__iter__又有__next__，但是：迭代器.__iter__()得到的仍然是迭代器本身
iter_dic.__iter__() is iter_dic #true
print(iter_dic.__next__()) #等同於next(iter_dic)
print(iter_dic.__next__()) #等同於next(iter_dic)
print(iter_dic.__next__()) #等同於next(iter_dic)
# print(iter_dic.__next__()) #丟擲異常stopiteration，或者說結束標誌
#有了迭代器，我們就可以不依賴索引迭代取值了
iter_dic=dic.__iter__()
while 1:
try:
k=next(iter_dic)
print(dic[k])
except stopiteration:
break
#這麼寫太醜陋了，需要我們自己捕捉異常，控制next，python這麼牛逼，能不能幫我解決呢？能，請看for迴圈

使用for迴圈迴圈迭代器物件

#基於for迴圈，我們可以完全不再依賴索引去取值了

dic=
for k in dic:
print(dic[k])
#for迴圈的工作原理
#1：執行in後物件的dic.__iter__()方法，得到乙個迭代器物件iter_dic
#2: 執行next(iter_dic),將得到的值賦值給k,然後執行迴圈體**
#3: 重複過程2，直到捕捉到異常stopiteration,結束迴圈

迭代器的優缺點

#優點：

- 提供一種統一的、不依賴於索引的迭代方式
- 惰性計算，節省記憶體
#缺點：
- 無法獲取長度（只有在next完畢才知道到底有幾個值）
- 一次性的，只能往後走，不能往前退，也就是說，每一次的迴圈會把物件裡的元素一次性迴圈完畢

生成器概念

#只要函式內部包含有yield關鍵字，那麼函式名()的到的結果就是生成器，並且不會執行函式內部**

def func():
print('====>first')
yield 1
print('====>second')
yield 2
print('====>third')
yield 3
print('====>end')
g=func()
print(g) #

生成器是特殊的迭代器

g.__iter__

g.__next__
#2、所以生成器就是迭代器，因此可以這麼取值
res=next(g)
print(res)

相比於迭代器，生成器的好處在於它不會一次性生成所有被迴圈的元素，而是取一次而生成乙個元素，這樣可以減少對記憶體和cup的使用。

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