一、遞歸與迭代

二、什么是迭代器協(xié)議

1、迭代器協(xié)議是指：對象必須提供一個(gè)next方法，執(zhí)行該方法要么返回迭代中的下一項(xiàng)，要么就引起一個(gè)stopiteration異常，已終止迭代（只能往后走不能往前退）

2、可迭代對象：實(shí)現(xiàn)了迭代器協(xié)議的對象（如何實(shí)現(xiàn)：對象內(nèi)部定義一個(gè)__iter__()方法）

3、協(xié)議是一種約定，可迭代對象實(shí)現(xiàn)了迭代器協(xié)議，python的內(nèi)部工具（如for循環(huán)，sum，min，max函數(shù)等）使用迭代器協(xié)議訪問對象。

三、python中強(qiáng)大的for循環(huán)機(jī)制

for循環(huán)的本質(zhì)：循環(huán)所有對象，全部是使用迭代器協(xié)議

解釋：

有時(shí)會想，for循環(huán)的本質(zhì)就是遵循迭代器協(xié)議訪問對象，那么for循環(huán)的對象肯定都是迭代器了啊，沒錯(cuò)，那既然這樣，for循環(huán)可以遍歷（字符串，，列表，字典，集合，文件對象），那這些類型的數(shù)據(jù)肯定都是可迭代對象啊？但是，為什么定義一個(gè)列表l=[1,2,3,4]沒有next（）方法。

（字符串，列表，元組，字典，集合，文件對象）這些都不是可迭代對象，只不過在for循環(huán)中，調(diào)用了他們內(nèi)部的__iter__方法，把他們變成了可迭代對象

然后for循環(huán)調(diào)用可迭代對象的__next__方法去取值，而且for循環(huán)會捕捉stoplteration異常，已終止迭代

l=[1,2,3,4,5]#下標(biāo)訪問方式print(l[0])print(l[7]) #超出訪問會報(bào)IndexError: list index out of range#遵循迭代器協(xié)議的方式diedai=l.__iter__()print(diedai.__next__())print(diedai.__next__())print(diedai.__next__())print(diedai.__next__())print(diedai.__next__())print(diedai.__next__()) #超出邊界會報(bào)StopIteration#for循環(huán)訪問方式：#for循環(huán)本質(zhì)就是遵循迭代器協(xié)議的訪問方式，先調(diào)用diedai.__iter__（）方法，或者直接diedai=iter(l),然后依次執(zhí)行diedai.next(),直到for循環(huán)捕捉到StopIteration終止循環(huán)#for循環(huán)所有對象的本質(zhì)都是一樣的道理for i in l: #diedai=l.__iter__() print(l[i]) #i=diedai.next()#使用while模擬for循環(huán)做的事情diedai_l=l.__iter__()while True: try: print(diedai_l.__next__()) except StopIteration: print('迭代完畢，終止循環(huán)') break

四、生成器初探

什么是生成器？

可以理解為一種數(shù)據(jù)類型，這種數(shù)據(jù)類型自動(dòng)實(shí)現(xiàn)了迭代器協(xié)議（其他的數(shù)據(jù)類型需要調(diào)用自己內(nèi)置的__iter__方法），所以生成器就是可迭代對象

生成器分類及在python中的表現(xiàn)形式：（python有兩種不同的方法提供生成器）

1、生成器函數(shù)：常規(guī)函數(shù)定義，但是，使用yield語句而不是return語句返回結(jié)果。yield語句一次返回一個(gè)結(jié)果，在沒個(gè)結(jié)果中間，掛起函數(shù)的狀態(tài)，以便下次用它離開的地方繼續(xù)執(zhí)行

2、生成器表達(dá)式：類似于列表推導(dǎo)，但是，生成器返回按需產(chǎn)生結(jié)果的一個(gè)對象，而不是一次構(gòu)建一個(gè)結(jié)果列表

為何使用生成器以及生產(chǎn)器的優(yōu)點(diǎn)：

python使用生成器對延遲操作提供了支持，所謂延遲操作，是指在需要的時(shí)候才產(chǎn)生結(jié)果，而不是立即產(chǎn)生結(jié)果，這也是生產(chǎn)器的重要好處

import time# def producer():# ret=[]# for i in range(100):# time.sleep(0.1)# ret.append(’包子%s’ %i)# return ret## def consumer(res):# for index,baozi in enumerate(res):# time.sleep(0.1)# print(’第%s個(gè)人，吃了%s’ %(index,baozi))## res=producer()# consumer(res)#yield 3相當(dāng)于return 控制的是函數(shù)的返回值#x=yield的另外一個(gè)特性，接受send傳過來的值,賦值給x# def test():# print(’開始啦’)# firt=yield #return 1 first=None# print(’第一次’,firt)# yield 2# print(’第二次’)## t=test()# res=t.__next__() #next(t)# print(res)# # t.__next__()# # res=t.send(None)# res=t.send(’函數(shù)停留在first那個(gè)位置，我就是給first賦值的’)# print(res)# def producer():# ret=[]# for i in range(100):# time.sleep(0.1)# ret.append(’包子%s’ %i)# return retdef consumer(name): print(’我是[%s],我準(zhǔn)備開始吃包子了’ %name) while True: baozi=yield time.sleep(1) print(’%s 很開心的把【%s】吃掉了’ %(name,baozi))def producer(): c1=consumer(’wupeiqi’) c2=consumer(’yuanhao_SB’) c1.__next__() c2.__next__() for i in range(10): time.sleep(1) c1.send(’包子 %s’ %i) c2.send(’包子 %s’ %i)producer()

生產(chǎn)器小結(jié)

1、生成器是可迭代對象

2、實(shí)現(xiàn)了延遲計(jì)算、省內(nèi)存

3、生成器本質(zhì)和其他的數(shù)據(jù)類型一樣，都是實(shí)現(xiàn)了迭代器協(xié)議，只不過生成器附加了一個(gè)延遲計(jì)算省內(nèi)存的好處，其余的可迭代對象可沒有這點(diǎn)好處

五、生成器表達(dá)式和列表解析

#1、三元表達(dá)式name='alex'name='yangyl'res='1' if name=='yangyl' else '2'print(res)egg_list=['雞蛋%s' %i for i in range(10) ] #列表解析print(egg_list)#使用生產(chǎn)器獲取egg_two=('雞蛋%s' %i for i in range(10)) #生產(chǎn)器表達(dá)式print(egg_two)print(egg_two.__next__())print(next(egg_two)) #next()本質(zhì)就是調(diào)用__next__

總結(jié)：

1、把列表解析中的[]換成() 得到的就是生成器表達(dá)式

2、列表解析與生成器表達(dá)式都是一種便利的編程方式，只不過生成器表達(dá)式更節(jié)省內(nèi)存

3、python不但使用迭代器協(xié)議，讓for循環(huán)變得更加通用。大部分內(nèi)置函數(shù)，也是使用迭代器協(xié)議訪問對象的。列如：sum函數(shù)是python的內(nèi)置函數(shù)，該函數(shù)使用迭代器協(xié)議訪問對象，而生成器實(shí)現(xiàn)了迭代器協(xié)議，所以我們可以直接這樣計(jì)算一系列值的和：

s1=sum(x ** 2 for x in range(4))print(s1)

而不用多此一舉先構(gòu)造一個(gè)列表

s2=sum([x ** 2 for x in range(4)])print(s2)

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