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• 迭代：迭代是一个重复的过程，每次重复即一次迭代，并且每次迭代的结果是下一次迭代的初始值

while True:
    print('哈') #只是单纯的重复，因此不是迭代

lists = [1, 2, 3]
count = 0
while count < len(lists):
    print(lists[count])
    count += 1

• 为何要有迭代器：对于序列类型的数据(列表，元组，字符串)，我们可以使用索引的方法迭代取出每个元素，但对于非序列类型(集合，字典，文件类型等)这类没有的索引的数据，我们就无法使用上述方法，因此就要使用迭代器

• 迭代器协议：对象必须提供一个next方法，执行该方法的结束是要么返回迭代中的下一项，要么就引起一个Stoplteration异常以终止迭代（只能前进不能后退）
• 可迭代对象：内置有__iter__方法的对象，即obj.__iter__()

'hello'.__iter__()
[1, 2, 3].__iter__()
('a', 'b', 1).__iter__()
{'name': 'chen', 'age': 18}.__iter__()
{'a', 1}.__iter__()
open('test').__iter__()

• 迭代器对象:可迭代对象执行obj.__iter__()得到的结果就是迭代器对象,而迭代器对象指的是即内置有__iter__又内置有__next__方法的对象

# 文件类型是迭代器对象，因为其内部原始就有__next__()和__iter__()方法
open('a.txt').__iter__()
open('a.txt').__next__()

• 协议：一种约定，可迭代对象实现了迭代器协议，python的内部工具（如for max min sum等函数）使用迭代器协议来访问对象

• 注：迭代器对象一定是可迭代对象，而可迭代对象不一定是迭代器对象

 

for循环机制：

　　注：字符串、列表、元组、字典、集合、文件对象，因为其内部有__iter__()方法，故属于可迭代对象，但是本身没有__next__()方法，当用for遍历这些数据类型时，会进行下列操作：

　　　　1.调用这些数据类型中的__iter__()方法，返回值赋值给一个变量，那么这个变量就是迭代器对象

　　　　2.依据迭代器协议，调用__next__()方法，每调用一次就会返回其中的元素，当超出元素个数后，就会报StopIteration错，但是for循环会吞并这个错误，以此来终止循环。

 

#基于for循环，我们可以完全不再依赖索引去取值了
dic={'a':1,'b':2,'c':3}
for k in dic:
    print(dic[k])

#for循环的工作原理
#1：执行in后对象的dic.__iter__()方法，得到一个迭代器对象iter_dic
#2: 执行next(iter_dic),将得到的值赋值给k,然后执行循环体代码
#3: 重复过程2，直到捕捉到异常StopIteration,结束循环

 

用while循环模拟for循环机制：

l = [1, 2, 3]
iter = l.__iter__()
while True:
    try:
        print(iter.__next__())
    except StopIteration:
        print('循环结束了哟！')
        break

•  迭代器的优缺点

　　　　优点：----提供一种统一性，不依赖于索引的迭代方法

　　　　　　　----惰性计算，节省内存

　　　　缺点：----无法获取长度（只有在next完毕后才知道到底有多少个值）

　　　　　　　----一次性的，只能前进不能后退

 

 

• 生成器：是一种特殊的迭代器，自动实现迭代器协议
• 生成器优点：1.延迟计算（一次返回一个结果，即不会一次性产生所有结果，对于大量数据来说很有必要）

　　　　　　　　 2.提高了代码的可读性

• 创造生成器的方法：

　　　　　　1.生成器表达式

generator = (i for i in range(5)) #生成器
print(generator) #<generator object <genexpr> at 0x000000C9B4BC0E08>
print(generator.__next__())
print(generator.__next__())
print(generator.__next__())
print(generator.__next__())
print(generator.__next__())
print(generator.__next__()) #StopIteration

　　　　　　2.含有yield的函数：

1. 1. 1. 语法上与普通函数基本相同，不同点在于用yield代替return来返回值，并且可以有多个yield
      2. 生成器每次调用__next__()方法时，都是从上次迭代结束的位置执行到下个yield的位置，然后将结束的位置作为下次__next__()迭代时的开始位置

def generator():
    yield '我'
    print('开始生儿子啦！')
    yield '儿子'
    print('开始生孙子啦!')
    yield '孙子'

generator_obj = generator()
# print(generator_obj) #<generator object generator at 0x000000F704810E08>
print('第一次', generator_obj.__next__())  #执行函数内容直到第一个yield后的'我'为止，并停止到这个为止，作为下次next调用的开始
#第一次 我
print('第二次', generator_obj.__next__())  #从print('开始生儿子啦！')执行到第二个yield后的'儿子'为止，作为下次next调用的开始
# 开始生儿子啦！
# 第二次 儿子
print('第三次', generator_obj.__next__()) #从print('开始生孙子啦！')执行到第三个yield后的'孙子'为为止。
# 开始生孙子啦!
# 第三次 孙子

 

　　　　　　　生成器函数的优点：可以保留函数的运行状态，运行一次next后就可以进行别的操作，不必等到所有的数据都取出来后才进行操作，相当于“边做边卖”，而不是“都做完了才开始卖”’

 

母鸡下蛋的例子比较几种数据产生的方式：

 

#母鸡下蛋的几种实现方式

#列表解析的方式
egg_list = ['鸡蛋%s' %i for i in range(1, 5)]
print(egg_list)
#['鸡蛋1', '鸡蛋2', '鸡蛋3', '鸡蛋4']

#普通函数：全部的蛋都下完了才能进行别的操作
#缺点：1.占用空间大
      #2.效率低
def product_egg():
    ret = []
    for i in range(1, 5):
        ret.append('鸡蛋%s' %i)
    return ret
egg_list = product_egg()
print(egg_list)
#['鸡蛋1', '鸡蛋2', '鸡蛋3', '鸡蛋4']


#生成器函数：边下边进行其他操作
#优点：1.尽可能减少内存的占用
        # 2.效率高
def generator_egg():
    for i in range(1, 5):
        yield '鸡蛋%s' %i

generator = generator_egg()
print(generator.__next__()) #鸡蛋1
print('休息') #休息
print(generator.__next__()) #鸡蛋2