python_生成器&&迭代器

#迭代器的概念

　　dir([]）方法：#告诉我列表拥有的方法（双下方法）

　　#双下方法（带双下划线的方法  例：_add_） ： 都是已经写好的C语言代码，并可以通过不只一种方法可以调用它

　　　　　　##一般双下方法不直接被我们调用　　　　

　　#求交集用set（）函数：    set(dir([]))&set(dir(''))&set(dir(range(9)))  #&求列表的交集

 　　#只要是能被for循环的数据类型，就一定拥有 _iter_方法

#什么是迭代器？

 

　　print([]._iter_())

　　#一个列表执行了_iter_()之后的返回值就是一个迭代器

　　　　#只要含有_iter_（）方法的都是可迭代的,都可以被for循环

　　#迭代器通过 _next_()方法就可以从迭代器中一个一个取值

　　#只要内部含有_next_()和_iter_()方法的都是迭代器

 

#迭代器的好处：

　　#从容器类型中一个一个取值，会把所有的值都取到

　　#节省内存空间

　　　　#迭代器并不会在内存中再占用一大块内存，

　　　　　　#而是随着循环，每次生产一个，每次next每次给我一个

　　

　　isinstance()方法，判断参数的数据类型

　　　　print(isinstance([],Iterable))

 

　　#for循环其实就是在使用迭代器

　　#当我们遇到一个新的变量，不确定能不能for循环的时候，就判断他是否可迭代

　　#遇到迭代器的两种情况：

　　　　#已明确告诉你是一个iterator

　　　　#直接给一个内存地址，可能是一个迭代的

　　　　#拿到一个函数没有值，猜测 可能是一个迭代器

 

　　　　#for循环剖析：

　　　　　　　　for i in l :

　　　　　　　　　　pass

　　　　　　　　#代码执行解析：

　　　　　　　　iterator = l._iter_()

　　　　　　　　iterator._next_()　　

#生成器函数

 

#只要含有yield关键字的函数都是生成器函数

def generator() : #generator() 是一个生成器函数

　　print(1)

　　yield 'a'     #yield只能写在函数里 ， 并且不能和  return 共用 

　　　　　　　　　　#return会直接结束一个函数而 yield不会结束

　　print(2)

　　yield 'b'

 

#只要是生成器函数 ：执行之后会得到一个生成器作为返回值

ret = generator()    #ret是一个生成器

print(ret)

r = ret._next_() #生成器也是一个迭代器，  可以利用在迭代器中取值的方法来取值 （next）;执行一次yield只能取到一次 yield返回值（但函数并没有结束）

print (r)

r = ret._next_() #生成器也是一个迭代器，  可以利用在迭代器中取值的方法来取值 （next）；执行一次yield只能取到一次 yield返回值（但函数并没有结束）

print (r)

for i in set :  #用for循环 可以一次性读取生成器中所有的yield，但是不能单个读取，只能一次全部读完

　　print (i)