迭代器生成器 python,迭代器和生成器的区别 python

　　迭代器简介

　　迭代器是重复值的工具。迭代是一种重复反馈过程的活动，其目的通常是为了接近期望的目标或结果。每次迭代过程称为“迭代”，每次迭代的结果就是下一次迭代的初始值。简单迭代不是迭代。

　　迭代器是一个迭代值的工具。迭代是一个迭代的过程，每次都在重复。

　　根据上一个结果，单纯的复读不是复读。

　　whileTrue:

　　Msg=输入(:)。strip (print) msg)。

　　接下来的while循环是迭代过程，不仅满足迭代，而且将每次再次代入的索引值作为下一次循环的新索引值，重复进行，最后取列表中的所有值。

　　goods=[mac ，联想，宏碁，戴尔，索尼]

　　Index=0while index

　　指数=1

　　迭代器是一种迭代检索值的工具，与循环中检索多个值的类型有关。

　　是：开放列表、字符串、元组、字典、集合和文件。

　　l=[egon ，刘， dldcc]

　　i=而我

　　i=1

　　上述重复值的方法仅适用于列表、字符串和元组的索引数据类型。

　　为了解决基于索引迭代器的值检索的局限性

　　Python必须提供独立于索引的访问方法。这是迭代器。

　　1.1可重复对象

　　通过索引进行迭代值选择实现起来很简单，但它只适用于字符串、列表和元组序列类型。对于非数组类型(比如没有索引的字典或集合)，必须找到一个独立于索引的方法来获取迭代值。这用于迭代器。

　　我们必须事先理解可重复对象的重要概念。从语法上讲，所有包含__iter__方法的对象都是可重复的，而字符串、列表、元组、字典、集合和打开的文件都是可重复的。

　　{ name : egon }。_ ITER _ { 7，8，9 }。_ ITER _。

　　#1.可重复对象：然而，具有内置__iter__方法的对象被称为可重复对象# S1= # # S1。_ ITER _ () #

　　#l=[]## l.__iter__ () #

　　#t=(1，)

　　#d={a:1}## d.__iter__

　　#集合1={ 1，2，3 } # #集合1。_ _ ITER _ # #

　　#withopen(a.txt)，mode= w))as f:# # f . _ _ ITER _ _)# pass

　　1.2迭代器范围

　　调用obj.iter)方法返回的结果就是迭代器对象(iterator)。迭代器对象包括iterator和next方法，打开的文件本身就是迭代器对象。运行迭代器的。iter()方法将检索迭代器本身，同时运行迭代器的。next)方法将计算它的下一个值。迭代器以迭代的方式取值，与Python提供的统一索引无关。只要它的值中有多个“值”，不管是串行的还是非串行的，就跟迭代器一样。

　　S={1，2，3} #可重复对象s

　　I=ITER(s)本质上是一个迭代器对象I调用s.__iter__)并返回s

　　next(I) #的本质是调用i.__next__()

　　一个

　　下一步(一)2

　　下一步(一)3

　　Next(I) #抛出StopIteration的异常，表示它是琐碎的，重复结束。

　　#2，调用repeatable对象下的__iter__方法，将其转换为iterator对象。

　　d={a:1， b:2， c:3}

　　d _ iterator=d . _ _ ITER _ _()# print(d _ iterator)

　　#print(d_iterator。__next_ ()) print) d_iterator。_ _ next _))print)print)d _ iterator。_)

　　# while true:# try:# print(d _ iterator。_ _ next _ () ) #除了停止迭代：# break #

　　#print((===))如果迭代器采用干净的值，则marry # d _ iterator=d . _ _ iterator _ _)(# while true:# try 360)prinnt)

　　# l=[ 1，2，3，4，5 ] # l _ iterator=l._ ITER _ () #

　　#为真时：#tr

　　y:#print(l_iterator。_ _ next _ _())# except stop iteration:# break

　　#3.可迭代对象和迭代器对象详解#3.1可迭代对象(可转换为迭代器的对象):内置_ _ iterator _ _ method对象#迭代对象。_ _ iterator _ _():获取迭代器对象。

　　#3.2迭代器对象：具有__next__ method和_ _ iterator _ _ method #迭代器对象的对象。__next__():获取iterator # iterator对象的下一个值。_ _ iterator _ _():获取迭代器本身，和调不调一样。

　　#dic_iterator=dic。__iter__()#print(dic_iterator就是dic_iterator。__iter__()。__iter__()。__iter__())#

　　#4、迭代对象：字符串、列表、元组、字典、集合、文件对象#迭代器对象：文件对象#s1=#s1。__iter__()#

　　#l=[]#l.__iter__()#

　　#t=(1，)#t.__iter__()#

　　#d={a:1}#d.__iter__()#

　　#set1={1，2，3}#set1。__iter__()#

　　#with open(a.txt ，mode= w )as f:# f . _ _ ITER _ _()# f . _ _ next _ _()

　　双循环原理

　　使用迭代器，我们可以独立于索引迭代值。while循环实现如下。

　　goods=[mac ，联想，宏碁，戴尔，索尼]

　　I=iterator (goods) #每次都需要重新获取一个迭代器对象。

　　while true:try:print(next(I))except stop iteration:# catch exception终止循环。

　　破裂

　　For循环也叫迭代循环，in后面可以跟任何iterable对象。上面的while循环可以缩写为

　　goods=[mac ， lenovo ， acer ， dell ， Sony ]for item in goods:print(item)

　　for循环在工作时，会先调用iterator对象goods内置的iter方法得到一个iterator对象，然后调用iterator对象的next方法将得到的值赋给item，并执行循环体完成一次循环，如此反复，直到捕捉到StopIteration异常，迭代结束。

　　for循环如何工作：for循环可以被称为迭代器循环。

　　D={a:1， b:2， c:3}#1，d.__iter__()获取一个迭代器对象#2，迭代器对象。__next__()获取一个返回值，然后赋给k#3，重复步骤。

　　#with open(a.txt ，mode=rt ，encoding= utf-8 )as f:# for line in f:# f . _ _ ITER _ _()# print(line)

　　#list(hello) #原理与for循环相同。

　　迭代器的优点和缺点

　　基于索引的迭代值将所有迭代的状态保存在索引中，而基于迭代器的迭代方法不再需要索引，所有迭代的状态都保存在迭代器中。然而，这种方法的优点和缺点并存：

　　3.1优势：

　　1.它为顺序和非顺序类型提供了统一的迭代方法。

　　2.惯性计算：迭代器对象代表一个数据流，需要时只能调用next计算一个值。就迭代器本身而言，同一时间内存中只有一个值，所以可以存储无限个数据流。对于其他容器类型，比如列表，所有元素都需要存储在内存中。由于内存大小的限制，可以存储的值的数量是有限的。

　　3.2缺点：

　　1.迭代器的长度除非用尽，否则无法获得。

　　2.只能取一个值，不能回到起点。更像是‘一次性’的。迭代器产生后，唯一的目标就是重复执行下一个方法，直到值用完为止。否则，你会停留在某个位置，等待下一次对next的调用；如果要再次迭代同一个对象，只能再次调用iter方法创建一个新的iterator对象。如果有两个或更多的循环使用同一个迭代器，只有一个循环会得到值。

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