for循环内部是怎么工作的呢？

# 迭代器

## python中的for循环

for i in [1,2,3,4]:
print(i)

for i in 1234
print(i)

Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 4, in <module>
for i in 1234:
TypeError: 'int' object is not iterable

## 迭代和可迭代协议

### 什么叫迭代

from collections import Iterable

l = [1,2,3,4]
t = (1,2,3,4)
d = {1:2,3:4}
s = {1,2,3,4}

print(isinstance(l,Iterable))
print(isinstance(t,Iterable))
print(isinstance(d,Iterable))
print(isinstance(s,Iterable))

### 可迭代协议

print(dir([1,2]))
print(dir((2,3)))
print(dir({1:2}))
print(dir({1,2}))
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'count', 'index']
['__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'clear', 'copy', 'fromkeys', 'get', 'items', 'keys', 'pop', 'popitem', 'setdefault', 'update', 'values']
['__and__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__iand__', '__init__', '__ior__', '__isub__', '__iter__', '__ixor__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__or__', '__rand__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__ror__', '__rsub__', '__rxor__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__sub__', '__subclasshook__', '__xor__', 'add', 'clear', 'copy', 'difference', 'difference_update', 'discard', 'intersection', 'intersection_update', 'isdisjoint', 'issubset', 'issuperset', 'pop', 'remove', 'symmetric_difference', 'symmetric_difference_update', 'union', 'update']

print([1,2].__iter__())

<list_iterator object at 0x1024784a8>

iterator，这里给我们标出来了，是一个计算机中的专属名词，叫做迭代器。

# 迭代器协议

'''
dir([1,2].__iter__())是列表迭代器中实现的所有方法，dir([1,2])是列表中实现的所有方法,都是以列表的形式返回给我们的，为了看的更清楚，我们分别把他们转换成集合，然后取差集。
'''
#print(dir([1,2].__iter__()))
#print(dir([1,2]))
print(set(dir([1,2].__iter__()))-set(dir([1,2])))

{'__length_hint__', '__next__', '__setstate__'}

iter_l = [1,2,3,4,5,6].__iter__()
#获取迭代器中元素的长度
print(iter_l.__length_hint__())
#根据索引值指定从哪里开始迭代
print('*',iter_l.__setstate__(4))
#一个一个的取值
print('**',iter_l.__next__())
print('***',iter_l.__next__())

l = [1,2,3,4]
l_iter = l.__iter__()
item = l_iter.__next__()
print(item)
item = l_iter.__next__()
print(item)
item = l_iter.__next__()
print(item)
item = l_iter.__next__()
print(item)
item = l_iter.__next__()
print(item)

l = [1,2,3,4]
l_iter = l.__iter__()
while True:
try:
item = l_iter.__next__()
print(item)
except StopIteration:
break

print('__next__' in dir(range(12)))  #查看'__next__'是不是在range()方法执行之后内部是否有__next__
print('__iter__' in dir(range(12)))  #查看'__next__'是不是在range()方法执行之后内部是否有__next__

from collections import Iterator
print(isinstance(range(100000000),Iterator))  #验证range执行之后得到的结果不是一个迭代器
range函数的返回值是一个可迭代对象

## 为什么要有for循环

l=[1,2,3]

index=0
while index < len(l):
print(l[index])
index+=1

#要毛线for循环，要毛线可迭代，要毛线迭代器

# 生成器

## 初识生成器

Python 中提供的 生成器：

1.生成器函数：常规函数定义，但是，使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次重它离开的地方继续执行

2.生成器表达式：类似于列表推导，但是，生成器返回按需产生结果的一个对象，而不是一次构建一个结果列表

## 生成器函数

import time
def genrator_fun1():
a = 1
print('现在定义了a变量')
yield a
b = 2
print('现在又定义了b变量')
yield b

g1 = genrator_fun1()
print('g1 : ',g1)       #打印g1可以发现g1就是一个生成器
print('-'*20)   #我是华丽的分割线
print(next(g1))
time.sleep(1)   #sleep一秒看清执行过程
print(next(g1))

#初识生成器二

def produce():
"""生产衣服"""
for i in range(2000000):
yield "生产了第%s件衣服"%i

product_g = produce()
print(product_g.__next__()) #要一件衣服
print(product_g.__next__()) #再要一件衣服
print(product_g.__next__()) #再要一件衣服
num = 0
for i in product_g:         #要一批衣服，比如5件
print(i)
num +=1
if num == 5:
break

#到这里我们找工厂拿了8件衣服，我一共让我的生产函数(也就是produce生成器函数)生产2000000件衣服。
#剩下的还有很多衣服，我们可以一直拿，也可以放着等想拿的时候再拿

### 更多应用

import time

def tail(filename):
f = open(filename)
f.seek(0, 2) #从文件末尾算起
while True:
if not line:
time.sleep(0.1)
continue
yield line

tail_g = tail('tmp')
for line in tail_g:
print(line)

### send

def generator():
print(123)
content = yield 1
print('=======',content)
print(456)
yield2

g = generator()
ret = g.__next__()
print('***',ret)
ret = g.send('hello')   #send的效果和next一样
print('***',ret)

#send 获取下一个值的效果和next基本一致
#只是在获取下一个值的时候，给上一yield的位置传递一个数据
#使用send的注意事项
# 第一次使用生成器的时候 是用next获取下一个值
# 最后一个yield不能接受外部的值
def averager():
total = 0.0
count = 0
average = None
while True:
term = yield average
total += term
count += 1
average = total/count

g_avg = averager()
next(g_avg)
print(g_avg.send(10))
print(g_avg.send(30))
print(g_avg.send(5))

def init(func):  #在调用被装饰生成器函数的时候首先用next激活生成器
def inner(*args,**kwargs):
g = func(*args,**kwargs)
next(g)
return g
return inner

@init
def averager():
total = 0.0
count = 0
average = None
while True:
term = yield average
total += term
count += 1
average = total/count

g_avg = averager()
# next(g_avg)   在装饰器中执行了next方法
print(g_avg.send(10))
print(g_avg.send(30))
print(g_avg.send(5))

### yield from

def gen1():
for c in 'AB':
yield c
for i in range(3):
yield i

print(list(gen1()))

def gen2():
yield from 'AB'
yield from range(3)

print(list(gen2()))
yield from

# 列表推导式和生成器表达式

#老男孩由于峰哥的强势加盟很快走上了上市之路,alex思来想去决定下几个鸡蛋来报答峰哥

egg_list=['鸡蛋%s' %i for i in range(10)] #列表解析

#峰哥瞅着alex下的一筐鸡蛋,捂住了鼻子,说了句:哥,你还是给我只母鸡吧,我自己回家下

laomuji=('鸡蛋%s' %i for i in range(10))#生成器表达式
print(laomuji)
print(next(laomuji)) #next本质就是调用__next__
print(laomuji.__next__())
print(next(laomuji))

1.把列表解析的[]换成()得到的就是生成器表达式

2.列表解析与生成器表达式都是一种便利的编程方式，只不过生成器表达式更节省内存

3.Python不但使用迭代器协议，让for循环变得更加通用。大部分内置函数，也是使用迭代器协议访问对象的。例如， sum函数是Python的内置函数，该函数使用迭代器协议访问对象，而生成器实现了迭代器协议，所以，我们可以直接这样计算一系列值的和：

sum(x ** 2 for x in range(4))

sum([x ** 2 for x in range(4)])

更多精彩请见——迭代器生成器专题：http://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/7276796.html

# 本章小结

1.延迟计算，一次返回一个结果。也就是说，它不会一次生成所有的结果，这对于大数据量处理，将会非常有用。

#列表解析
sum([i for i in range(100000000)])#内存占用大,机器容易卡死

#生成器表达式
sum(i for i in range(100000000))#几乎不占内存

2.提高代码可读性

# 生成器相关的面试题

def demo():
for i in range(4):
yield i

g=demo()

g1=(i for i in g)
g2=(i for i in g1)

print(list(g1))
print(list(g2))

def add(n,i):
return n+i

def test():
for i in range(4):
yield i

g=test()
for n in [1,10]:

print(list(g))

import os

def init(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
g=func(*args,**kwargs)
next(g)
return g
return wrapper

@init
def list_files(target):
while 1:
dir_to_search=yield
for top_dir,dir,files in os.walk(dir_to_search):
for file in files:
target.send(os.path.join(top_dir,file))
@init
def opener(target):
while 1:
file=yield
fn=open(file)
target.send((file,fn))
@init
def cat(target):
while 1:
file,fn=yield
for line in fn:
target.send((file,line))

@init
def grep(pattern,target):
while 1:
file,line=yield
if pattern in line:
target.send(file)
@init
def printer():
while 1:
file=yield
if file:
print(file)

g=list_files(opener(cat(grep('python',printer()))))

g.send('/test1')

tail&grep

posted @ 2018-10-09 15:52  Q1mi  阅读(528)  评论(0编辑  收藏  举报