迭代器、生成器、模块和包知识点总结

迭代,生成器,模块,知识点,总结 · 浏览次数 : 25

小编点评

**第一部分：迭代器例1. for....in 运行机制** ```python li=[1,2,3,4]# 在列表中取值从第一个取到最后一个结束 for i in li: print(i) i+=1 print(i) ``` **例题2. 可迭对象** ```python class Data: __iter__ = True def __iter__(self): yield 1 yield 2 yield 3 yield 4 li1 = iter(li2) print(dir(li1)) ``` **例3. 迭代器** ```python def f(o): li31 = o.__iter__() try: while True: print(next(li31)) except StopIteration as e: print(e) f(li3) ``` **例4. for 循环的实现原理** ```python li3=[1,2,3,4]li31=li3.__iter__() try: while j<5: print(next(l)) j+=1 except Exception: pass ``` **第二部分：生成器** ```python def f(): print('第一次执行') yield 1 print('第二次执行') yield 2 return 3 li = f() print(dir(l)) for i in li: print(i) ``` **第三部分：模块（待续）练习** 在模块中定义一个生成器，这个生成器可以生成斐波拉契数列，再另一个模块中使用这个生成器，得到斐波拉契数列斐波那契数列：数列中每一个数的值都等于前两个数相加的值

正文

第一部分：迭代器

例1. for....in 运行机制

li=[1,2,3,4]
# 在列表中取值从第一个取到最后一个结束
# for i in li:
#     print(i)  # 1,2,3,4
i=0
while i < len(li): # 索引
    # print(i) # 输出索引 0,1,2,3
    print(li[i]) # 取列表值
    i+=1
print(i)  # i=4的时候结束

运行截图：

例题2. 可迭对象

　　一个数据类型中包含__iter__魔术方法就被称为可迭对象

__iter__：确定你是一个可迭代对象、生成迭代器

li1=[1,2,3,4]
# print(dir(li1))  # 有__iter__
s=123
s1='123' # 可迭代
# print(dir(s)) # 没有__iter__,不可迭代
print(dir(s1))  # __iter__

运行截图：

例3. 迭代器：iter(可迭代对象)，取值=next(迭代器)，同时具备有__iter__、__next__这两个魔术方法被称为一个迭代器

　　生成迭代器的两种方法

　　1.通过iter()函数生成

　　　 2.通过__iter__魔术方法

li21=iter(li2)  # 必须是可迭代对象才可以生成
# print('================================================')
# li21=li2.__iter__()  # 跟上述作用一样的
print(dir(li21))  # 有__iter__' __next__

运行截图：

通过__next__方法取迭代器里面的值：当取完的时候会出现异常，可以写个对应异常

li21=iter(li2)  # 必须是可迭代对象才可以生成
# print('================================================')
# li21=li2.__iter__()  # 跟上述作用一样的
# print(dir(li21))  # 有__iter__' __next__
print(li21.__next__())  # 1 相当于在一个盒子里面逐一取值
print(li21.__next__())  # 2 [2,3,4]
print(li21.__next__())  # 3
print(li21.__next__())   # 4 []
print(li21.__next__())  #  取完了 ===StopIteration
# next是一个一个取值
# 与以上方法一样
# print(next(li21))
# print(next(li21))
# print(next(li21))
# print(next(li21))

运行截图：

例4. for 循环的实现原理

li3=[1,2,3,4]
li31=li3.__iter__()
# 写一个异常

try:

    while True:
        # print(next(li31))
        var=next(li31)
        print(var)
except StopIteration as e:
    print(e)

同理以下写法：

def f(o):
    li31=o.__iter__()
    try:
        while True:
            print(next(li31))
    except Exception:
        pass
f(li3)

运行截图：

第二部分：生成器：

　　是一个函数，函数里面包含一个yield关键字

例1.生成器

def f():

    print('第一次执行')
    yield 1  # 具备 return的返回值
    # return 1

    print('第二次执行')
    yield 2

    print('第三次')

l=f()  # l:迭代器
# print(dir(l))  # __iter__,__next__
print(l) # yield:返回、暂停、等待(等待下次取值)
print(next(l)) # 取值
print(next(l)) # 第二次取值
print(next(l)) # 第三次执行并抛出一个异常

运行截图：

例2.

def f2():
    i=0
    while i<5:
        yield i
        i+=1
j=0
l=f2()
try:
    while j<5:   # i和j实际上没什么关联
        # l=f2() # 迭代器
        print(next(l))
        j+=1
except Exception:
    pass

运行截图：

总结：

　　生成器，是Python提供的一种非常简便的语法能让我们来自己写出迭代器；

注意：1. 生成器，是一种特殊的迭代器

　　　　　2. 生成器指的是一个函数，返回的结果是一个迭代器

第三部分：模块（待续）

练习：

在一个模块中定义一个生成器，这个生成器可以生成斐波拉契数列，再另一个模块中使用这个生成器，得到斐波拉契数列

斐波那契数列：数列中每一个数的值都等于前两个数相加的值 [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55.........]

方法1：通过函数的方式实现

def f(n):  # n 为序列值
    if n==1:
        return 1
    if n==2:
        return 1
    return f(n-2)+f(n-1)

# print(f(4))

li=[]
for i in range(1,10):
    li.append(f(i))

运行截图：

方法2：通过生成器实现

# yield：返回、等待、暂停
# f() 为一个生成器
def f(max):  # max：循环的次数
    a=0
    b=1 # 每个元素值
    n=0
    while n < max:
        yield b  # 1
        # 改变b的值
        a,b=b,a+b
        # 第一次循环： a=1,b=1(因为是同时性这个时候的a还是0)
        # 第二次循环： a=1,b=2
        # 第三次循环： a=2,b=3
        # 第四次循环： a=3,b=5
        # 第五次循环：
        n+=1  # 改变条件

li2=[]
for i in f(10):
    li2.append(i)
print(li2)

# f=f(5) # 调用一次就行了，不能像以下调用多次
# print(next(f))
# print(next(f))
# print(next(f))
# print(next(f))
# print(next(f))

# 以下形式不可以调用多次
# print(next(f(5)))  # 如果传5进去，循环5次
# print(next(f(5)))
# print(next(f(5)))
# print(next(f(5)))
# print(next(f(5)))

运行截图：