迭代器和生成器

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一：迭代器

双下方法：很少直接调用方法，一般是用其他语句触发

可迭代的一般含有_iter_ 的方法

可迭代的是可以被for循环的

迭代器：含有_iter_,_next_方法

迭代器一定是可迭代的，通过_next()方法一个一个得到。但是可迭代的不一定是迭代器

迭代器的特点：

         很方便，且只能去所有数据一次

         节省内部空间,因为只有你要用的时候，内存才会产生，

 

二：生成器

生成器的本质也就是相当于迭代器

生成器的表现：生成器函数，生成器的表达式

生成器函数，函数里面有yield关键字，就是生成器函数

特点：

        调用函数的时候不执行函数，而是返回一个生成器

        每次调用一个_next（）函数返回一个值

        直到取完最后一个值，在调用_next()会报错

 

生成器写一个：一个文件，用户写什么，我能从文件读取到内容，也可以我要看什么内容，用户写了，我就能看到

def fun():
    f = open('file', encoding='utf-8')
    while True:
       a= f.readline().strip()
       if a.strip():
           yield a

b= fun()---调用函数，是变成一个生成器函数，还不会执行
for d in b:
    print(d)

 2.使用send方法写的一个移动平均值，用户输入一个10，那么平均值就是10，如果用户在输入一个值，那么就是总数/个数=的平均值

def fun(f):
       def inner(*args, **kwargs):
          ret = f(*args, **kwargs)
          ret.__next__()
          return ret
       return inner


@fun
def fun1():
    sun = 0
    cont = 0
    avg = 0
    while True:
        ret = yield avg
        sun += ret
        cont += 1
        avg = sun / cont


a = fun1()
b = a.send(10)
print(b)

 

列表推导式

lis_ne = ['自动%s' % i for i in range(10)]
print(lis_ne)

生成器推导式

g = ('自动%s' % i for i in range(10))
for b in g:
    print(b) 列表和生成器推导式的区别：

 1.列表推导器是的[] 生成器推导器的是（）
 2.返回值不一样，列表的是直接返回，生成器推导式是不返回，要用的时候，在存在内存。

各种推导式

lise = [i for i in range(30) if i % 3 == 0]
print(lise)

lise1 = [i * i for i in range(30) if i % 3 == 0]
print(lise1)

# 字典推导式
# 集合推导式，自带去重功能

lise2 = {i * i for i in [1, -1, 2]}
print(lise2)

# 生成器：生成器取完值后，就没有了，惰性，取一次

 

 

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