迭代器

- 迭代器

迭代器！=迭代对象
迭代对象：可以被遍历，print(dir())查看是否有__iter__的魔术方法来判断，序列类型以及散列类型，具备可生产迭代器的魔术方法
迭代器： 同时具备__iter__，__next__魔术方法
大型网站偏向使用迭代器，效率更高/性能更快
普通情况用for循环

i = 123 #不可迭代对象，无法变成迭代器，
li = [1,2,3,4]
li1 = li.__iter__()
li2 = iter(li)
print(dir(li2))

print(next(li2))
print(next(li2))   #需把上面的注释掉，否则无法拿取

print(li2.next()) #取第一个参数，按照顺序拿取
print(li2.next()) #取第二个参数
print(li2.next()) ##没有数据就会报错

#for循环的原理
li3 = iter(li)  #先变成迭代器
#第一种方法
# print(next(li3))
# print(next(li3))
# print(next(li3))
# print(next(li3))

第二种方法：

#第二种方法，是for的底层原理，
try:
    while True:
        print(next(li3))  #数据拿完了会报错，需用异常捕获
except Exception as e:
    pass

#思路：1：先变成迭代器，2: 条件循环取值，3：捕获异常

#for 循环
for i in li:
    print(i)

生成器

目的：怎么自己搞一个可迭代对象
什么是生成器：一个函数里面具备yield关键字，生成迭代器
特性：yield暂停函数, yield返回对象（返回值）/取值，等待next的下一次执行

def f():  #这个函数为一个生成器，
    print('第一次')  #直接调用，无法打印内容
    yield 1
    print('第二次')
    yield 2
    print('第三次')
    yield 3

m = f()
# print(dir(m)) #具备__next__，__iter__,m是一个迭代器
# next(m) #只打印一次，yield暂停以下
n1 = next(m) #返回对象
print(n1)
n2 = next(m)  #等待next的下一次执行
print(n2)

#作业题目：返回斐波拉契数列，无穷经的结果，需要靠调用函数时提供循环值

def f(max):
    a = 0
    b = 1
    i = 0
    while i < max:
        yield b
        a, b = b, a+b  # 需要同时进行，这样a+b的时候a是原来的值
        i += 1
k = f(10)
t = []

for i in range(10):
    t.append(next(k))
print(t)