一、迭代器
1、迭代器概念：
器：包含了多个值的容器
迭代：循环反馈（一次从容器在取出一个值）
迭代器：从装有多个值的容器在一次取出一个值
ls=[3,5,7,1,9]
遍历：被遍历的对象必须是有序容器
i=0
while i<len(ls):
print(ls[i])
i+=1
输出结果 3 5 7 1 9 属于无序输出
输出的是有序的
st={1,2,3,4,5}
dic={'a':1,'b':2}2、可迭代对象概念：
对象：python中的一个对象（装有地址的变量）
可迭代对象：该对象有_iter_()方法，调用该方法返回迭代器对象
有哪些：str | list | tuple | dict | set | range() | file | 迭代器对象 | enumerate() | 生成器
[].__iter__()
().__iter__()
{}.__iter__()
{1,}.__iter__()
可迭代对象调用_iter_()方法得到迭代器对象
二、迭代器对象
1、迭代器对象
迭代器对象就可以做到不依赖索引取值（一次从容器中取出一个值）
迭代器对象都有_next_()方法，且通过该方法获取容器中的值，获取规则，从前往后一次一个
有哪些：file | enumerate() | 生成器
重点：
1.从迭代器对象中取元素，取一个少一个，如果要从头开始去，需要重新获得拥有所有元素的迭代器对象
2.迭代器对象也有__iter__()方法，调用后得到的是自己本身(当前含义几个元素，得到的就只有几个元素的迭代器对象)
可迭代对象 st1={3,5,7,1,9} 迭代器对象 iter_obj=st1.__iter__() print(iter_obj) # 输出结果为集合内存地址 <set_iterator object at 0x00000222E39FC1B0> print([1,2,3].__iter__()) # 输出结果为列表内存地址 <list_iterator object at 0x0000021FC2EB7780>
重要的点 迭代器对象取一个值就少一个值 print(iter_obj.__next__()) # 输出 1 print(iter_obj.__next__()) # 输出 3 print(iter_obj.__next__()) # 输出 5 print(iter_obj.__next__()) # 输出 7 print(iter_obj.__next__()) # 输出 9 print(iter_obj.__next__()) # 抛出异常StopIteration,可以通过 try 对异常进行捕获并处理 iter_obj=st1.__iter__() #上一个迭代器对象迭代取值完毕后，就取空了，如果再次取值
案例：
for v in 'abc'.__iter__(): print(v) # 输出：a b c for v in 'abc'.__iter__(): print(v) # 输出：a b c print('================================') for k,v in{'a':1,'b':2}.items(): print(k) # 输出结果为a b print(k,v) # 输出结果为 a 1 # b 2 print(v) # 输出结果为1 2 print('================================') r_obj=range(10) for v in r_obj: print(v) # 输出0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 print('================================') with open('abc.txt','r',encoding='utf-8') as f: print(f.__next__()) print(f.__next__()) print(f.__next__())
迭代器对象不能求长度（内部值（元素）的个数）
while True:
try:
ele=iter_obj.__next__()
print(ele)
except SyntaxError: # 捕获异常并处理
print('取完了')
break 三、for循环迭代器
for循环迭代器：
1、自动获取被迭代对象的迭代器对象
2、在内部一次一次调用_next_()方法取值
3、自动完成异常处理
iter_obj=st1.__iter__() for ele in iter_obj: print(ele)# 输出1 3 5 7 9 for ele in st1: print(ele) # 1、自动完成for ele in st1._iter_: 2、自动完成异常处理 总结： 可迭代对象：有_iter_()方法的对象，调用该方法返回迭代器对象 迭代器对象:有_next_()方法的对象，也就是用该方法一次从迭代器对象中获取一个值，取出一个少一个 obj=[1,2,3].__iter__() for v in obj: print(v) if v==2: break # 输出结果为1 2 print(obj.__iter__().__iter__().__iter__().__iter__())
# 输出结果为True
可迭代对象：.__iter__()得到的是该对象的迭代器对象
迭代器对象：.__iter__().__iter__()得到的就是迭代器对象本身
四、生成器
生成器：就是一个迭代器对象
包含yield关键字的函数就是生成器
该函数名（）得到的是生成器对象，且不会执行函数体
def my_generator():
yield 1
yield 2
yield 3
g_obj = my_generator()
# my_generator()并不会执行函数体，得到的返回值就是生成器对象
# 生成器对象就是迭代器对象
r1 = g_obj.__next__() # 1
for v in g_obj:
print(v) # 2 | 3def fn():
print('我是生成器')
yield 'GOD'
generator_obj=fn()
print(generator_obj)
print(type(generator_obj))
# 输出结果 <generator object fn at 0x000001670AEFEF68>
·<class 'generator'>
generator_obj.__iter__() # 可迭代对象
generator_obj.__next__() # 迭代器对象def g_fn(): print(111111111) yield '结果1' print(222222222) yield '结果2' print(333333333) yield '结果3' print(444444444) yield '结果4' g_obj=g_fn() 在函数内部执行一次，在遇见下一个yield时停止，且可以拿到yield的返回值 r1=g_obj.__next__() print(r1) #输出结果 111111111 结果1 从上一次停止的位置接着往下走，在遇见下一个yield时停止，且可以拿到yield的返回值 r2=g_obj.__next__() print(r2) #输出结果 222222222 结果2 print('=====================================') 生成器可以被for循环迭代 for v in g_obj: print(v) # 输出g_fn下的全部值
生成器的应用案例 当访问的数据资源过大，可以将数据用生成器处理，一次只获取所有内容的一条资源 def my_range(min,max=0,step=1): # min 和 max中必须要有一个默认值 if max==0: min,max=max,min tag=min while True: if tag>=max: break yield tag tag+=step # range_obj=my_range() # print(range_obj.__next__()) # print(range_obj.__next__()) range_obj=my_range(5,10,2) for i in range_obj: print(i) #输出 5 7 9
print('=====================================') def my_range(min,max=0,step=1): if max==0: min,max=max,min tag=min while True: if tag>=max: break yield tag tag+=step range_obj=my_range(-10,1,2) for i in range_obj: print(i) # 反着遍历 输出结果 -10 -8 -6 -4 -2 0
五、枚举对象
ls = [1, 3, 5, 7, 9] 通过for迭代器 循环遍历 可迭代对象，需要知道迭代的索引 count = 0 for v in ls: print(count, v) count += 1 for i, v in enumerate(ls): print(i, v) for i, v in enumerate('abc'): # 生成迭代器对象：[(0, 'a'),(1, 'b'), (2, 'c')] print(i, v)
