一、遞歸與迭代

二、什么是迭代器協議

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

2、可迭代對象：實現了迭代器協議的對象（如何實現：對象內部定義一個__iter__()方法）

3、協議是一種約定，可迭代對象實現了迭代器協議，python的內部工具（如for循環，sum，min，max函數等）使用迭代器協議訪問對象。

三、python中強大的for循環機制

for循環的本質：循環所有對象，全部是使用迭代器協議

解釋：

有時會想，for循環的本質就是遵循迭代器協議訪問對象，那么for循環的對象肯定都是迭代器了啊，沒錯，那既然這樣，for循環可以遍歷（字符串，，列表，字典，集合，文件對象），那這些類型的數據肯定都是可迭代對象啊？但是，為什么定義一個列表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循環中，調用了他們內部的__iter__方法，把他們變成了可迭代對象

然后for循環調用可迭代對象的__next__方法去取值，而且for循環會捕捉stoplteration異常，已終止迭代

l=[1,2,3,4,5]#下標訪問方式print(l[0])print(l[7]) #超出訪問會報IndexError: list index out of range#遵循迭代器協議的方式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StopIteration#for循環訪問方式：#for循環本質就是遵循迭代器協議的訪問方式，先調用diedai.__iter__（）方法，或者直接diedai=iter(l),然后依次執行diedai.next(),直到for循環捕捉到StopIteration終止循環#for循環所有對象的本質都是一樣的道理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') break

四、生成器初探

什么是生成器？

可以理解為一種數據類型，這種數據類型自動實現了迭代器協議（其他的數據類型需要調用自己內置的__iter__方法），所以生成器就是可迭代對象

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

1、生成器函數：常規函數定義，但是，使用yield語句而不是return語句返回結果。yield語句一次返回一個結果，在沒個結果中間，掛起函數的狀態，以便下次用它離開的地方繼續執行

2、生成器表達式：類似于列表推導，但是，生成器返回按需產生結果的一個對象，而不是一次構建一個結果列表

為何使用生成器以及生產器的優點：

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

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個人，吃了%s’ %(index,baozi))## res=producer()# consumer(res)#yield 3相當于return 控制的是函數的返回值#x=yield的另外一個特性，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(’函數停留在first那個位置，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()

生產器小結

1、生成器是可迭代對象

2、實現了延遲計算、省內存

3、生成器本質和其他的數據類型一樣，都是實現了迭代器協議，只不過生成器附加了一個延遲計算省內存的好處，其余的可迭代對象可沒有這點好處

五、生成器表達式和列表解析

#1、三元表達式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)#使用生產器獲取egg_two=('雞蛋%s' %i for i in range(10)) #生產器表達式print(egg_two)print(egg_two.__next__())print(next(egg_two)) #next()本質就是調用__next__

總結：

1、把列表解析中的[]換成() 得到的就是生成器表達式

2、列表解析與生成器表達式都是一種便利的編程方式，只不過生成器表達式更節省內存

3、python不但使用迭代器協議，讓for循環變得更加通用。大部分內置函數，也是使用迭代器協議訪問對象的。列如：sum函數是python的內置函數，該函數使用迭代器協議訪問對象，而生成器實現了迭代器協議，所以我們可以直接這樣計算一系列值的和：

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

而不用多此一舉先構造一個列表

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

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持好吧啦網。