python_day13_迭代器生成器详解编程语言

s ='hello,wutiele' 
print(dir(s)) 
显示： 
 
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmod__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold', 'center', 'count', 'encode', 'endswith', 'expandtabs', 'find', 'format', 'format_map', 'index', 'isalnum', 'isalpha', 'isdecimal', 'isdigit', 'isidentifier', 'islower', 'isnumeric', 'isprintable', 'isspace', 'istitle', 'isupper', 'join', 'ljust', 'lower', 'lstrip', 'maketrans', 'partition', 'replace', 'rfind', 'rindex', 'rjust', 'rpartition', 'rsplit', 'rstrip', 'split', 'splitlines', 'startswith', 'strip', 'swapcase', 'title', 'translate', 'upper', 'zfill']

l1 = ['lv1', 'lv2', 'lv3', 'lv4', 'lv5'] 
print('__iter__' in dir(l1)) 
 
显示： 
True 
 
所以我们又可以说，内部含有'__iter__'方法的对象是可迭代对象。 
可迭代对象遵循可迭代协议，可迭代协议的定义非常简单，就是内部实现了__iter__方法。 
还有一种方法可以直观判断，那就是isinstance： 
from collections import Iterable 
t1 = ('枪兵', '射手', '剑士', '僧侣') 
print(isinstance(t1, tuple)) 
print(isinstance(t1, Iterable)) 
 
显示： 
True 
True 
 
isinstance同样作为判断类型的方法，它比type方法判断面更广，且返回的值是布尔值。

迭代器比起可迭代对象来说，其实它只多包含了一个操作方法，那就是'__next__'方法。 
 
下面使用__iter__将可迭代对象转化成迭代器，然后使用__next__方法操作一番，可以看到这个方法是做什么用的： 
from collections import Iterable 
t1 = ('枪兵', '射手', '剑士', '僧侣') 
 
t1_obj = t1.__iter__() 
print(t1_obj) 
print(type(t1_obj)) 
print(isinstance(t1_obj, Iterator)) 
print(isinstance(t1_obj, tuple)) 
 
输出结果 
<tuple_iterator object at 0x0000000000D90DA0> 
<class 'tuple_iterator'> 
True 
False 
 
可迭代对象转化成迭代器：可迭代对象.__iter__() 
上例使用print和type查看从tuple转化的迭代器可以看到类型己经变成了tuple_iterator。 
 
迭代器.__next__() 
t1 = ('枪兵', '射手', '剑士', '僧侣') 
t1_obj = t1.__iter__() 
 
print(t1_obj.__next__()) 
print(t1_obj.__next__()) 
print(t1_obj.__next__()) 
print(t1_obj.__next__()) 
 
# 返回 
枪兵 
射手 
剑士 
僧侣 
 
如果再操作多一次.__next__会怎样？从头循环开始吗？答案是： 
报错，StopIteration异常。 
 
    print(t1_obj.__next__()) 
StopIteration 
 
__next__方法每一次只会取出迭代器中的一个元素，是不是和for循环时的操作有点像？ 
其实for循环一个可迭代对像时，用到的就有__next__操作方法。 
 
迭代器遵循迭代器协议：对象不仅含有__iter__方法，同时还含有__next__方法。 
 
for循环，能遍历一个可迭代对象，他的内部到底进行了什么？ 
 将可迭代对象转化成迭代器。（可迭代对象.__iter__()） 
 内部使用__next__方法，一个一个取值。 
 加了异常处理功能，取值到底后自动停止。 
 
【使用while模拟for循环机制】 
li = [i for i in range(1, 100)] 
# 转换成迭代器 
l1_obj = li.__iter__() 
while True: 
    # 异常处理，尝试进行try块区的语句，如果报错就执行except块区语句处理异常。 
    try: 
        j = l1_obj.__next__() 
        print(j) 
    # 当出现StopIteration异常时，不报错而是执行break中断while循环。 
    except StopIteration: 
        break

生成器本质上也是迭代器（自带了__iter__方法和__next__方法），特点是惰性运算，开发者自定义。

import time 
def genrator_fun(): 
    lv1 = '枪兵*14' 
    print('人族可以产出1级兵了！') 
    yield lv1 
    lv2 = '弓箭手*8' 
    print('人族可以产出2级兵了！') 
    yield lv2 
 
g = genrator_fun() 
print('g:', g) # 打印g输出生成器类型 
print('-'*12, '我是华丽的分割线', '-'*12) 
print(next(g)) # 使用next方法取出g生成器的第一个值(yield) 
time.sleep(1) 
print(next(g)) # 第二次执行取的是第二个值 
 
g: <generator object genrator_fun at 0x0000000000DB86D0> 
------------ 我是华丽的分割线 ------------ 
人族可以产出1级兵了！ 
枪兵*14 
人族可以产出2级兵了！ 
弓箭手*8 
 
例2:指针会顺着取出的值执行下去 
def dead_sold(): 
    # 可怕的亡灵大军，己经累积到1万个骷髅兵了！ 
    for i in range(1, 10001): 
        yield '可怕的亡灵大军，己经累积到第 %s 个骷髅兵了！' % i 
d = dead_sold() # 将函数赋值给一个变量，不然直接在下面的式子用会反复只取到第1个骷髅 
for i in range(50): 
    print(d.__next__()) 
print('华丽分割线'.center(30, '-')) 
for i in range(150): 
    print(d.__next__()) 
 
可怕的亡灵大军，己经累积到第 47 个骷髅兵了！ 
可怕的亡灵大军，己经累积到第 48 个骷髅兵了！ 
可怕的亡灵大军，己经累积到第 49 个骷髅兵了！ 
可怕的亡灵大军，己经累积到第 50 个骷髅兵了！ 
------------华丽分割线------------- 
可怕的亡灵大军，己经累积到第 51 个骷髅兵了！ 
可怕的亡灵大军，己经累积到第 52 个骷髅兵了！ 
可怕的亡灵大军，己经累积到第 53 个骷髅兵了！

send和__next__()一样,都是执行下一个yield，不同的是，send还可以给上一个yield赋值。 
当然，函数体中第一个取值语句不能为send，因为第一个之前并没有yield可给它进行赋值。 
同样，最后一个yield不能接受send的赋值，因为最后一个后面并不能再取出值了。 
send是取值和赋值同时进行的，且赋的是上一个yield的值。 
def generator(): 
    content = yield 1 
    print('=======', content, '=======') # 打印上一个yield的值 
    yield 2 
    yield 3 
 
g = generator() 
ret = g.__next__() 
print('***', ret) 
ret = g.send('hello')   #send赋值给上一个yield 
print('***', ret) 
 
*** 1 
======= hello ======= 
*** 2