标签：流程 app count 输出 stat sub 函数定义 enc hello
列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],要求把列表里的每个值加1，如何实现？
>>> a = [i+1 for i in range(10)] >>> a [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
这就叫列表生成。
通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万元素的列表，不仅占用很大的储存空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大所述元素占用的空间都白白浪费了。
所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。
要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[ ]改成( )，就创建了一个genreator：
>>> L = [x * x for x in range(10)] >>> L [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] >>> g = (x * x for x in range(10)) >>> g <generator object <genexpr> at 0x1022ef630>
创建L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator。
我们可以直接打印出list的每一个元素，但我们怎么打印出generator的每一个元素呢？
如果要一个个打印出来，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值：
>>> next(g) 0 >>> next(g) 1 >>> next(g) 4 >>> next(g) 9 >>> next(g) 16 >>> next(g) 25 >>> next(g) 36 >>> next(g) 49 >>> next(g) 64 >>> next(g) 81 >>> next(g) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration
我们讲过，generator保存的是算法，每次调用next(g)，就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。
上面不断调用next（g）太麻烦，正确的方式是使用for循环，因为generator也是可迭代对象：
>>> g = (x * x for x in range(10)) >>> for n in g: ... print(n) ... 0 1 4 9 16 25 36 49 64 81
generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。
比如，著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：
1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：
def fib(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: print(b) a, b = b, a + b n = n + 1 return ‘done‘
a, b = b, a + b #相当于 t = (b, a + b) # t是一个tuple a = t[0] b = t[1]
上面的函数可以输出斐波那契数列的前N个数：
>>> fib(10) 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 done
上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要把print(b)改为yield b就可以了：
def fib(max): n,a,b = 0,0,1 while n < max: #print(b) yield b a,b = b,a+b n += 1 return ‘done‘
这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator：
>>> f = fib(6) >>> f <generator object fib at 0x104feaaa0>
generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
data = fib(10) print(data) print(data.__next__()) print(data.__next__()) print("干点别的事") print(data.__next__()) print(data.__next__()) print(data.__next__()) print(data.__next__()) print(data.__next__()) #输出 <generator object fib at 0x101be02b0> 1 1 干点别的事 2 3 5 8 13
import time def tail(filename): f = open(filename) f.seek(0, 2) # 2--> 从文件末尾算起 while True: line = f.readline() #读取文件中新的文本行 if not line: time.sleep(0.1) continue yield line tail_g = tail(‘test1‘) for line in tail_g: print(line)
def generator(): print(123) content = yield 1 print(‘======‘, content) print(456) yield 2 g = generator() ret = g.__next__() # 跟 ret = g.send(None) 一样效果 print(‘***‘, ret) ret = g.send(‘hello‘) # send的效果和next一样 print(ret) # next的时候，把yield 的值返回到外面 # send的时候，把send 的值返回到里面！
def averager(): total = 0.0 count = 0 average = None while True: num = yield average count += 1 total += num average = total / count g_avg = averager() g_avg.send(None) print(g_avg.send(10)) print(g_avg.send(30)) print(g_avg.send(5))
def init(func): #在调用被装饰生成函数的时候先用next激活生成器 def inner(): g = func() next(g) return g return inner @init def averager(): total = 0.0 count = 0 average = None while True: num = yield average count += 1 total += num average = total / count g_avg = averager() # g_avg.send(None) print(g_avg.send(10)) print(g_avg.send(30)) print(g_avg.send(5))
yield from iterable 本质上等于 for item in iterable: yield item的缩写版
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()))
均输出：
[‘A‘, ‘B‘, 0, 1, 2]
要了解for循环是怎么回事儿，咱们还是要从代码的角度出发。
首先，我们对一个列表进行for循环。
for i in [1,2,3,4]: print(i)
上面这段代码肯定是没有问题的，但是我们换一种情况，来循环一个数字1234试试
for i in 1234 print(i) 结果： Traceback (most recent call last): File "test.py", line 4, in <module> for i in 1234: TypeError: ‘int‘ object is not iterable
看，报错了！报了什么错呢？“TypeError: ‘int‘ object is not iterable”，说int类型不是一个iterable，那这个iterable是个啥？
现在，我们已经获得了一个新线索，有一个叫做“可迭代的”概念。
首先，我们从报错来分析，好像之所以1234不可以for循环，是因为它不可迭代。那么如果“可迭代”，就应该可以被for循环了。
这个我们知道呀，字符串、列表、元组、字典、集合都可以被for循环，说明他们都是可迭代的。
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))
#from collections import Iterator
#l = [1,2,3,4]
#print(isinstance(l,Iterator))
结合我们使用for循环取值的现象，再从字面上理解一下，其实迭代就是我们刚刚说的，可以将某个数据集内的数据“一个挨着一个的取出来”，就叫做迭代。
我们现在是从结果分析原因，能被for循环的就是“可迭代的”，但是如果正着想，for怎么知道谁是可迭代的呢？
假如我们自己写了一个数据类型，希望这个数据类型里的东西也可以使用for被一个一个的取出来，那我们就必须满足for的要求。这个要求就叫做“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‘]
总结一下我们现在所知道的：可以被for循环的都是可迭代的，要想可迭代，内部必须有一个__iter__方法。
接着分析，__iter__方法做了什么事情呢？
print([1,2].__iter__()) 结果 <list_iterator object at 0x1024784a8>
执行了list([1,2])的__iter__方法，我们好像得到了一个list_iterator，现在我们又得到了一个新名词——iterator。
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。
什么叫“可迭代”之后，又一个历史新难题，什么叫“迭代器”？
虽然我们不知道什么叫迭代器，但是我们现在已经有一个迭代器了，这个迭代器是一个列表的迭代器。
我们来看看这个列表的迭代器比起列表来说实现了哪些新方法，这样就能揭开迭代器的神秘面纱了吧？
‘‘‘ 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]))) 结果： {‘__length_hint__‘, ‘__next__‘, ‘__setstate__‘}
我们看到在列表迭代器中多了三个方法，那么这三个方法都分别做了什么事呢？
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__())
这三个方法中，能让我们一个一个取值的神奇方法是谁？
没错！就是__next__
在for循环中，就是在内部调用了__next__方法才能取到一个一个的值。
那接下来我们就用迭代器的next方法来写一个不依赖for的遍历。
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)
这是一段会报错的代码，如果我们一直取next取到迭代器里已经没有元素了，就会抛出一个异常StopIteration，告诉我们，列表中已经没有有效的元素了。
这个时候，我们就要使用异常处理机制来把这个异常处理掉。
l = [1,2,3,4] l_iter = l.__iter__() while True: try: item = l_iter.__next__() print(item) except StopIteration: break
那现在我们就使用while循环实现了原本for循环做的事情，我们是从谁那儿获取一个一个的值呀？是不是就是l_iter？好了，这个l_iter就是一个迭代器。
迭代器遵循迭代器协议：必须拥有__iter__方法和__next__方法。
可迭代对象：
拥有__iter__方法 （遵循可迭代协议），也就是说可以进行for循环的对象
例如：range()，str，list，tuple，dict，set
特点：惰性运算
迭代器Iterator：
拥有__iter__方法和__next__方法
例如：iter(range), iter(str), iter(tuple) 生成器，（列表生成式，带yield函数）
#iter()函数可以将可迭代对象变为迭代器
生成器Generator：
本质：迭代器，所以拥有__iter__方法和__next__方法
特点：惰性运算，开发者自定义
使用生成器的优点：
1。延迟计算，一次返回一个结果，也就是说，他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
标签：流程 app count 输出 stat sub 函数定义 enc hello
原文地址：https://www.cnblogs.com/Xuuuuuu/p/10179724.html
