day13-9.30 迭代器和生成器

day13 迭代器和生成器

一、迭代器

1.什么是迭代器（iter英文名）

1)迭代器是系统提供的容器型数据类型

2）创建迭代器：

a.将其他序列转换成迭代器

b.创建生成器

3）迭代器的特点：

a.打印不能列出查看到迭代器中的元素

b.不能通过len获取迭代器中元素的个数

c.如果要使用元素，必须先将元素从迭代器中取出来，而且额取出来之后就无法再放回去（取一个少一个）

i1= iter('abc')
print(i1)#<str_iterator object at 0x000001A39AF54580> 
#--- 不能打印数据（类似有瓶盖的瓶子，不能看到数据，只能把数据取出来操作）

#print（len（i1））---会报错，迭代器没有长度，是竖着摆放，长度len不能计算统计个数

i2= iter([10,20,30,40])
print(i2)#<list_iterator object at 0x000001A39AF54B50>

2.获取元素

#1）获取单个元素：next（迭代器）

result = next(i1)
print(result)
print(result)
print(next(i1))
print(next(i1))
#print(next(i1))  -- 报错，迭代中iter（'abc'）中已经没有元素了（报错内容：StopIteration）

#不管以什么样的方式得到迭代器中元素的值，那么这个元素一定会从迭代器里消失
print(list(i2))  #[10,20,30,40]
next(i2)
print(next(i2))#报错，已经取出元素转换成列表，已从迭代器中取出所有元素


i3 = iter((10,'abc',20,False))
for x in i3:
	print(x)
#print(next(i3)) --报错
print(list(i3))   #输出[]---元素已经取完所以转换成列表是空集

二、生成器

1）什么是生成器 —generator(英文名)

生成器是一种容器：也是一种特殊的迭代器，具备迭代器的特点

2）怎么创建生产器

a.调用带有yield关键字的函数就可以得到一个生成器。（只要函数里有yield就可以产生生成器）

b.调用普通函数会执行函数体并且获取函数返回值（函数调用表达式的值就是函数的返回值）

c.如果被调用的函数中有yield，那么调用函数的时候不会执行函数体，也不会获取函数返回值（），函数调用表达式的值是一个生成器对象

def func1():
	print('函数')
	if 10 == 20:
		yield
	return 100
result = func1() #调用函数先执行函数体在获取返回值
print(result)  #<generator object func1 at 0x000001C8F298B9E0>
#因为函数中有yield，所以首先这是一个生成器，没有遇到yield直接返回的地址信息，生成器生成的值只与yield后面的元素有关系

3)控制生成器元素的个数和元素

原理：生成器中有多少个元素由生成器中遇到yield的次数决定，每次遇到yield后面的值是什么，那么生成器生成的值就是什么

a.调用函数创建的生成器中有多少个元素，每个元素是什么由执行完函数体会遇到几次yield以及每次遇到yield的时候其后面的数据决定

def func2():
	yield 100
	yield 200
	yield 300
	yield 400
	
	for x in range(3):
		yield 100+x
		
gen1  = func2()
print(gen1)
next(gen1)
#next(gen1) 当遇到一次yield（函数中只遇到一次yield）第二次调用会报错
print（list（gen1））#重新创建了一个生成器

#练习：创建一个生成器，可以创建的数据：'py001','py002','py003'..'py100'
方法一：
def func():
	for x in range(1,101):
		if x // 10 == 0:
			yield 'py' + '00'+str(x)
		elif 100> x //0 >=10:
			yield 'py' + '0' + str(x)
		else:
			yield 'py' + str(x)
print(list(func()))
方法二：
def func1(subject):
	for x in range(1,101):
		yield f'{subject}{x:0>3}'  #用的f-string语法，X>N--填补数值为X，长度为N
gen1 = func1('python')
print(next(gen1))    #python001
print(next(gen1))	#python002
print(next(gen1))	#python003
print(list(gen1))['python004', 'python005'...'python099', 'python100']



def func3():
	print('ttttttttt')
	yield 10
	print('============')
    yield 20
    print('-------------')
    yield 30
    print('end')
    
gen1 = func3()  
next(gen1)  #ttttttttt 获取生成器并没有打印生成器的值所以不是10，在获取的同时函数调用会执行打印的操作
next(gen1) #============  不会重复执行之前yield的代码
next(gen1)#-------------
#next(gen1)  #会报错，但是会打印end，从上一个yield执行到最后没有遇到另一个yield所以会报错

def func4():
	yield 111
	yield 222
	yield 333
print(next(func4()))  #111
print(next(func4()))  #111  每次这么调用都会产生一个新的生成器（相当于重新调用函数）
gen = func4()
print(next(gen))#111
print(next(gen))#222  #相当于用变量保存了这个生成器，在这个保存的生成器上面调用，这个不是重新创建一个生成器

练习：写一个创建一副扑克牌的生成器
def puke():
	colors = '♣♠♥♦'
	nums = [str(x) for x in range(2,11)] + list('JQKA')
	for num in nums:
		for color in colors:
			yield color + num
	yield '大王'
	yield '小王'
gen1 = puke()
pockers = list(gen1)

form random import shuffle,choice,choices
#洗牌操作（系统自带模块，随机打乱列表中元素的顺序）
shuffle((pockers)) #将列表转换成元组
print(pockers)

#随机选择（choice随机选一张，choices随机选多张）（后面加'k='后面的数字为抽取几张）
print(choices(pockers,k=3))#随机在pockers中抽取三张牌

系统自带模块，随机打乱列表中元素的顺序）
shuffle((pockers)) #将列表转换成元组
print(pockers)

#随机选择（choice随机选一张，choices随机选多张）（后面加’k='后面的数字为抽取几张）
print(choices(pockers,k=3))#随机在pockers中抽取三张牌