day15-函数（4）迭代器和生成器

一、迭代器

常用三连

1、什么是迭代器

器>>>>工具
迭代：是一个重复的过程，但每次重复都是基于上一次的结果而来的

    names=["yan",'aaa','bbb']

    count = 1
    while count < len(names):
        print(names[count])
        count+=1

迭代器:就是一种不依赖于索引的取值工具

2、为何要有迭代器

特性：
1、是一种通用的迭代取值方案
2、惰性计算，节省内存

3、如何用迭代器

3.1：引入

dic = {"name": "yan", 'age': 18, 'gender': "male"}

dic_iterator = dic.__iter__()

res1 = dic_iterator.__next__()
print(res1)
res2 = dic_iterator.__next__()
print(res2)
res3 = dic_iterator.__next__()
print(res3)
# 取完值再取的话就会报一个StopIteration的错误
dic_iterator.__next__()  # StopIteration

# 可以使用while循环取值，利用try catch捕获异常
while True:
    try:
        res = dic_iterator.__next__()
        print(res)
    except StopIteration:
        break

3.2：可迭代对象与迭代器对象

3.2.1 内置有iter方法的类型称之为：可迭代的对象/类型

1、字典dict
2、集合set
3、文件对象(也是迭代器对象)
4、字符串str
5、列表list
6、元组tuple

3.2.2 迭代器对象: 内置有next方法、内置有iter方法

dic = {"name": "yan", 'age': 18, 'gender': "male"}

dic_iterator1 = dic.__iter__()
dic_iterator1.__next__()
print(dic_iterator1.__iter__().__iter__().__iter__() is dic_iterator1)

dic_iterator2 = dic.__iter__()

3.3：for循环的工作原理

步骤1 dic_iterator = dic.iter()
步骤2 k=dic_iterator.next(),执行循环体代码
步骤3 循环往复，直到抛出异常，for循环会帮我们捕捉异常结束循环

dic = {"name": "yan", 'age': 18, 'gender': "male"}

# 使用while循环取值
dic_iterator = dic.__iter__()
while True:
    try:
        res = dic_iterator.__next__()
        print(res)
    except StopIteration:
        break

# for循环只需两行代码就能解决
dic = {"name": "yan", 'age': 18, 'gender': "male"}
dic_iterator = dic.__iter__()
for k in dic_iterator:
    print(k)


print(dic_iterator)

3.4：基于同一迭代器的重复取值

示例1：

dic = {"name": "yan", 'age': 18, 'gender': "male"}
dic_iterator = dic.__iter__()

while True:
    try:
        res = dic_iterator.__next__()
        print(res)
    except StopIteration:
        break

print('='*20)
dic_iterator = dic.__iter__()  # 第二次取值时，必须要重新生成迭代器才能取到值
while True:
    try:
        res = dic_iterator.__next__()
        print(res)
    except StopIteration:
        break

示例2：

dic = {"name": "yan", 'age': 18, 'gender': "male"}
for k in dic:  # dic.__iter__()
    print(k)
# 使用for循环就不需要再重新生成迭代器
for k in dic:  # dic.__iter__()
    print(k)

二、自定义迭代器

自定义迭代器来实现惰性计算，从而达到节省内存的效果

1、什么是生成器

但凡是函数内出现了yield关键字，调用函数将不会执行函数体代码,会得到一个返回值，该返回值
就是我们自定义的迭代器，称之为生成器

def func():
    print("hello1")
    yield 111
    print("hello2")
    yield 222
    print("hello3")
    yield 333

g = func()
print(g)  # 生成器本质就是迭代器
res=next(g)
print(res)

res=next(g)
print(res)

res=next(g)
print(res)

next(g)

2、yield 和 return之间的比较

（1）相同点：都可以用来返回值
（2）不同点：
------------- return只能返回一次值，函数就立即结束了
------------- yield能返回多次值，yield可以挂起函数

案例

def func():
     res=0
     while True:
         res+=1
         yield res

g=func()

for i in g:
    print(i)

总结迭代器的优缺点

优点:
1、是一种通用的迭代取值方案
2、惰性计算，节省内存
缺点:
1、取值不如索引、key的取值方式灵活
2、取值是一次性的，只能往后取，不能预估值的个数

自定义range

def my_range(x, y, z):
    while x < y:
        x += z
        yield x - z


g = my_range(1, 10, 3)
for i in g:
    print(i)

三、了解面向过程编程

面向过程：
核心是“过程”二字，过程指的就是做事的步骤
也就是先干什、再干什么、后干什么。。。
基于该思想写程序就好比设计一条条的流水线

优点：
可以把复杂的问题流程化，进而简单化
缺点：
牵一发而动全身，扩展性差

四、生成器

1、列表生成式

l=[i**2 for i in range(5) if i > 2]
print(l)

names=['1_sb','2_sb','3_sb','4']

l=[name for name in names if name.endswith('sb')]

print(l)

2、集合生成式

res={i for i in range(5)}
print(res)

3、字典生成式

res={f'k{i}': i**2 for i in range(5)}
print(res)

4、生成器表达式

res=(i for i in range(5))  # 看似是元组生成式，其实是生成器表达式
# print(res,type(res))
print(next(res))

nums=(i for i in range(200000))  # 一行代码搞定循环取值
res=sum(nums)
print(res)


with open('a.txt', mode='rt', encoding='utf-8') as f:
    data=f.read()
    print(len(data))  

    res=0
    for line in f:
        res+=len(line)

    res = sum((len(line) for line in f))
    res = sum(len(line) for line in f)
    print(res)