# 双下方法 # print([1].__add__([2])) # print([1]+[2]) # 迭代器 # l = [1,2,3] # 索引 # 循环 for # for i in l: # i # # for k in dic: # pass # list # dic # str # set # tuple # f = open() # range() # enumerate # print(dir([])) #告诉我列表拥有的所有方法 # ret = set(dir([]))&set(dir({}))&set(dir(''))&set(dir(range(10))) # print(ret) #iterable # print('__iter__' in dir(int)) # print('__iter__' in dir(bool)) # print('__iter__' in dir(list)) # print('__iter__' in dir(dict)) # print('__iter__' in dir(set)) # print('__iter__' in dir(tuple)) # print('__iter__' in dir(enumerate([]))) # print('__iter__' in dir(range(1))) # 只要是能被for循环的数据类型 就一定拥有__iter__方法 # print([].__iter__()) # 一个列表执行了__iter__()之后的返回值就是一个迭代器 # print(dir([])) # print(dir([].__iter__())) # print(set(dir([].__iter__())) - set(dir([]))) # print([1,'a','bbb'].__iter__().__length_hint__()) #元素个数 # l = [1,2,3] # iterator = l.__iter__() # print(iterator.__next__()) # print(iterator.__next__()) # print(iterator.__next__()) # print(iterator.__next__()) # Iterable 可迭代的 -- > __iter__ #只要含有__iter__方法的都是可迭代的 # [].__iter__() 迭代器 -- > __next__ #通过next就可以从迭代器中一个一个的取值 # 只要含有__iter__方法的都是可迭代的 —— 可迭代协议 # print('__iter__' in dir( [].__iter__())) # print('__next__' in dir( [].__iter__())) from collections import Iterable from collections import Iterator # print(isinstance([],Iterator)) # print(isinstance([],Iterable)) # class A: # # def __iter__(self):pass # def __next__(self):pass # # a = A() # print(isinstance(a,Iterator)) # print(isinstance(a,Iterable)) # l = [1,2,3,4] # for i in l.__iter__(): # print(i) # 迭代器的概念 # 迭代器协议 —— 内部含有__next__和__iter__方法的就是迭代器 # 迭代器协议和可迭代协议 # 可以被for循环的都是可迭代的 # 可迭代的内部都有__iter__方法 # 只要是迭代器 一定可迭代 # 可迭代的.__iter__()方法就可以得到一个迭代器 # 迭代器中的__next__()方法可以一个一个的获取值 # for循环其实就是在使用迭代器 # iterator # 可迭代对象 # 直接给你内存地址 # print([].__iter__()) # print(range(10)) #for #只有 是可迭代对象的时候 才能用for #当我们遇到一个新的变量,不确定能不能for循环的时候,就判断它是否可迭代 # for i in l: # pass #iterator = l.__iter__() #iterator.__next__() #迭代器的好处: # 从容器类型中一个一个的取值,会把所有的值都取到。 # 节省内存空间 #迭代器并不会在内存中再占用一大块内存, # 而是随着循环 每次生成一个 # 每次next每次给我一个 # range # f # l = [1,2,3,45] # iterator = l.__iter__() # while True: # print(iterator.__next__()) # print(range(100000000000000)) # print(range(3)) # print(list(range(3))) # def func(): # for i in range(2000000): # i = 'wahaha%s'%i # return i # 生成器 —— 迭代器 # 生成器函数 —— 本质上就是我们自己写得函数 # 生成器表达式 l = [1,2,3,4,5] for i in l: print(i) if i == 2: break for i in l: print(i) #只要含有yield的就是生成器且不可以和return共用,只能用在函数内部 def generator(): print(1) yield 'a' print(2) yield 'b' g=generator() #生成器 for i in g: print(i) # ret=g.__next__() # print(ret) #并没有结束 # ret=g.__next__() # print(ret) def wahh(): for i in range(200000): yield 'wahha%s'%i f=wahh() for j in f: print(j) #监听文件的输入 def tail(filename): f=open(filename,encoding="utf-8") while True: line=f.readline() if line.strip(): yield line.strip() g=tail('file') for i in g: print(i)
python-迭代器生成器用法day14
猜你喜欢
转载自www.cnblogs.com/orange126/p/10872379.html
今日推荐
周排行