深入理解Python生成器与迭代器-优快云博客

1.今日内容
迭代器（3*）
生成器（4*）
装饰器（5*）
项目结构
logging模块
2.内容回顾 & 作业
2.1 内容回顾
2.1.1 函数（内置/自定义）
基本函数结构

def func(a1,a2):
pass
参数
返回值
执行函数
函数小高级

函数做变量
函数做参数
函数中高级

函数做返回值
函数的嵌套
装饰器 & 闭包

递归

匿名函数

内置函数

2.1.2 模块（内置/第三方/自定义）
定义模块

内置：time/json/datetime/os/sys … 【re模块】
第三方：
安装：
pip包管理工具： pip install xlrd
源码安装：
下载源码包：压缩文件。
解压文件
打开cmd窗口，并进入此目录：cd C:\Python36\Lib\site-packages
执行：python36 setup.py build
执行：python36 setup.py install
安装路径：C:\Python36\Lib\site-packages
你了解的第三方模块：
xlrd,xlwd#excel的读写
requests
自定义
py文件
文件夹 init.py#py2中必须要有
调用模块

import

import 模块1 模块1.函数()
import 模块1.模块2.模块3 模块1.模块2.模块3.函数()
from xx import xxx

from 模块.模块 import 函数函数()
from 模块.模块 import 函数 as f f()
from 模块.模块 import * 函数1() 函数2()
from 模块 import 模块模块.函数()
from 模块 import 模块 as m m.函数()
特殊情况：

import 文件夹默认加载__init__.py
调用的是–init–.py文件中内容。

from 文件 import *

可以直接使用文件中函数。

2.1.3 其他
两个值数据交换
推导式
列表（*）
字典
集合
3.今日内容
类和对象

3.1 迭代器
自己不会写迭代器，只用。

任务：请展示列表中所有的数据。

while + 索引 + 计数器

迭代器，对某种对象(str/list/tuple/dict/set类创建的对象)-可迭代对象中的元素进行逐一获取，表象：具有__next__方法且每次调用都获取可迭代对象中的元素（从前到后一个一个获取）。

列表转换成迭代器：

v1 = iter([11,22,33,44])
v1 = [11,22,33,44].iter()
迭代器想要获取每个值：反复调用 val = v1.next()

v1 = [11,22,33,44]

列表转换成迭代器

v2 = iter(v1)
result1 = v2.next()
print(result1)
result2 = v2.next()
print(result2)
result3 = v2.next()
print(result3)
result4 = v2.next()
print(result4)
result5 = v2.next()
print(result5)
“”"

v1 = “alex”

v2 = iter(v1)

while True:

try:

val = v2.next()

print(val)

except Exception as e:

break

迭代至最后，直到报错：StopIteration错误，表示已经迭代完毕。

如何判别一个对象是否是迭代器：内部是否有__next__方法。

for循环

v1 = [11,22,33,44]

1.内部会将v1转换成迭代器

2.内部反复执行迭代器.next()

3.取完不报错

for item in v1:
print(item)
3.2 可迭代对象
内部具有 iter() 方法且返回一个迭代器。（*）

v1 = [11,22,33,44]
result = v1.iter()
可以被for循环

3.3 生成器（函数的变异）

函数

def func():
return 123
func()

生成器函数（内部是否包含yield）

def func():
print(‘F1’)
yield 1
print(‘F2’)
yield 2
print(‘F3’)
yield 100
print(‘F4’)

函数内部代码不会执行，返回一个生成器对象。

v1 = func()

生成器是可以被for循环，一旦开始循环那么函数内部代码就会开始执行。

for item in v1:
print(item)
def func():
count = 1
while True:
yield count
count += 1

val = func()

for item in val:
print(item)
总结：函数中如果存在yield，那么该函数就是一个生成器函数，调用生成器函数会返回一个生成器，生成器只有被for循环时，生成器函数内部的代码才会执行，每次循环都会获取yield返回的值。不惯for循环是否可以读到yield（如：yield在return前）。

def func():
count = 1
while True:
yield count
count += 1
if count == 100:#终止条件设置
return

val = func()
for item in val:#item只取yield中的值。
print(item)
示例：读文件（以下按页读取文件，每页10行）

def func():
“”"
分批去读取文件中的内容，将文件的内容返回给调用者。
:return:
“”"
cursor = 0
while True:
f = open(‘db’, ‘r’, encoding=‘utf-8’)# 通过网络连接上redis
# 代指 redis[0:10]
f.seek(cursor)
data_list =[]
for i in range(10):
line = f.readline()
if not line:
return
data_list.append(line)
cursor = f.tell()
f.close() # 关闭与redis的连接

    for row in data_list:
        yield row

for item in func():
print(item)
其他知识：
yeild from关键字【欠】
生成器推导式【欠】
总结
迭代器，对可迭代对象中的元素进行逐一获取，迭代器对象的内部都有一个 __next__方法，用于以一个个获取数据。

可迭代对象，可以被for循环且此类对象中都有 __iter__方法且要返回一个迭代器（生成器）。

生成器，函数内部有yield则就是生成器函数，调用函数则返回一个生成器，循环生成器时，则函数内部代码才会执行。

特殊的迭代器（**）：

def func():
yield 1
yield 2
yield 3

v = func()
result = v.next()
print(result)
result = v.next()
print(result)
result = v.next()
print(result)
result = v.next()
print(result)
特殊的可迭代对象：

def func():
yield 1

v = func()
result = v.iter()
print(result)