标签：时间 init ror imp 说明 属性 中间 turn 获取
# 1.可迭代对象
# 能被for循环遍历取值的数据类型：list/str/tuple/dict/set
# 遍历(迭代)：可迭代对象使用for.. in..的循环语法从其中依次拿到数据使用的过程
# for i in 可迭代对象：
# li = [1, 2, 3]
# for i in li: # 遍历取值
# print(i)
# 可迭代对象：
# 泛指一类对象, 满足以下条件的对象可以成为可迭代对象：
# 1.对象实现了__iter__方法
# 2.__iter__方法返回了迭代器对象
# 2.for循环工作原理
# 1.在内部对可迭代对象调用__iter__方法, 获取到迭代器对象
# 2.再一次次的通过迭代器对象,调用__next__方法获取结果
# tu = (‘a‘, ‘b‘, ‘c‘) # 可迭代对象
# for i in tu:
# print(i)
# 3. 如果判断一个对象是否可以迭代 --- isinstance()
# 可迭代对象：Iterable
# isinstance()
# 可迭代对象其实都是collections模块里面的Iterable类创建出来的实例
from collections.abc import Iterable # 导入模块
# name = ‘jiuge‘
# print(isinstance(name, Iterable)) # 该对象是可迭代对象，返回为True
# print(isinstance(123, Iterable)) # 该对象不是可迭代对象，返回为False
# 4.迭代器 Iterator
# 迭代器就是实现了__iter__和 __next__方法的对象
# 迭代器有两个函数: iter() 和 next()
# 遍历取值步骤：
# 1.先调用对象的iter函数：
# iter()直接调用该对象的__iter__方法,并把该方法的返回结果作为自己的返回值
# 2.再使用next()函数来调用__next__方法
# 3.元素取完后，__next__方法会引发StopIteration异常
li = [‘大海星辰‘, ‘活出自己‘, ‘好男人不止是曾小贤‘, ‘原来是美男吖‘]
# 创建迭代器对象
# it = iter(li) # 1.通过iter方法转换迭代器对象
# print(it)
# 输出元素
# print(next(it)) # 2.对获取到的迭代器对象不断使用next方法获取下一条数据
# print(next(it))
# print(next(it))
# print(next(it))
# print(next(it)) # 3.取完元素后，再去取引发StopIteration异常
tu = (1, 2, 3, 4)
ut = tu.__iter__()
# print(ut)
# print(ut.__next__())
# print(ut.__next__())
# print(ut.__next__())
# print(ut.__next__())
# try:
# while True:
# print(ut.__next__())
#
# except:
# print(‘数据已经取完了‘)
# 5.可迭代对象和迭代器对象
# 可迭代对象：Iterable
# 迭代器对象：Iterator
# isinstance()判断的函数
from collections.abc import Iterable, Iterator # 导入模块
st = ‘python‘
# print(isinstance(st, Iterable)) # True st是可迭代对象
# print(isinstance(st, Iterator)) # False st不是迭代器对象
it = iter(st)
# print(it) # <str_iterator object at 0x000002397E9F24C8>
print(isinstance(it, Iterable)) # True it是可迭代对象
print(isinstance(it, Iterator)) # True it是迭代器对象
# 总结：
# 迭代器对象一定是可迭代对象，可迭代对象不一定是迭代器对象
# 可迭代对象可以通过方法变成迭代器对象 (水果可以通过工厂变成水果罐头)
# 1.迭代器协议
# 概念：
# 对象必须提供一个next方法，执行该方法要么返回下一项，要么引起StopIteration异常
# 条件：
# 1.对象实现__next__方法
# 2.next方法放了某个数据
# 3.数据取完的时候，抛出StopIteration异常
# 迭代器对象是实现了迭代器协议的对象
# 2.自定义迭代器类
# 需要有两个特性：
# 2.1 具有iter方法，返回迭代器对象本身(类中定义了iter方法，这个类的实例就是一个迭代器对象)
# 2.2 具有next方法，返回下一个元素或者抛出StopIteration异常
# 自定义类，实例化的对象不能使用for循环遍历取值
class Test:
def __init__(self):
self.n = 0 # 定义一个初始值n
def funa(self): # 实例方法
# print(‘这是funa方法‘)
self.n += 1
return self.n
# # 实例化对象
# te = Test()
#
# for i in te: # TypeError: ‘Test‘ object is not iterable
# print(i)
# 修改后，实例对象可以通过for循环遍历取值
class Test2:
# 返回迭代器对象
def __iter__(self):
self.n = 0
return self # 返回的是当前的实例对象，也就是迭代器对象
# 返回的是要取的数据
def __next__(self):
# 第二种：
if self.n == 6: # 设置条件，n的值为6时，抛出异常
# 抛出异常
raise StopIteration(‘超出范围了‘)
self.n += 1
return self.n
te2 = Test2()
# 直接调用next方法报错，没有调用iter方法,实例属性self.n没有生成
it = iter(te2)
while True:
print(next(it))
# 第一种：
# for循环中加结束条件
# for i in te2:
# if i <= 10:
# print(i)
# else:
# break
# 第二种：
# for i in te2:
# print(i)
# 1.生成器函数
# 生成器就是一种自定义的迭代器，本质是迭代器
# 定义方式：
# 1.1 生成器表达式：类似列表推导式
li = [i*2 for i in range(3)] # 列表推导式
# print(li) # [0, 2, 4]
li2 = (i*2 for i in range(3)) # 生成器表达式
# print(li2) # <generator object <genexpr> at 0x000002631B3A7DC8>
# print(next(li2))
# for i in li2:
# print(i)
# 1.2 生成器函数
# yield：每次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数，以便下次从它离开的地方继续执行
# yield使函数中断，并保存中断的状态，中断后代码可以继续往下执行，过一段时间还可以重新调用这个函数
def test():
print(‘开始了...‘)
yield 123 # 返回一个值‘a‘, 暂停函数
yield ‘b‘
yield ‘c‘
t = test() # t是生成器对象
# print(t) # <generator object test at 0x000002A492327DC8>
# print(next(t))
# print(next(t))
# print(next(t))
# print(next(t))
# for i in t:
# print(i)
# 2. return和yield
# 如果生成器函数中有return，return返回的值是StopIteration异常的说明
def funa():
yield 123
return ‘这是return‘
a = funa()
print(next(a))
print(next(a))
# 大概还有6节课
# 关于考试重点：数据类型，函数、面向对象，文件操作
# 考试题型：选择题、代码题
标签：时间 init ror imp 说明 属性 中间 turn 获取
原文地址：https://www.cnblogs.com/Daveb/p/14532552.html
