迭代：
特点 1.重复
2.下一次重复是基于上一次的结果
#while True:
# cmd = input('>>>: ')
# print(cmd)
一：
l = [a,b,c,d]
count = 0
while count <len(l):
print(l[count])
count+=1
二：
l = [a,b,c,d]
for count in range(len(l))
print(l[count])
三：
d = {'a':1,'b':2,'c':3}
for k in d :
print(k)
'''
python为了提供一种不依赖于索引的迭代方式，
pytho会为一些对象内置_iter_方法
obj._iter_称为可迭代的对象
'''
s1='hello'
l = [1,2,3]
t = (1,2,3)
set = {1,2,3}
d = {'a':1,'b':2,'c':3}
#obj._iter_()得到的结果就是迭代器
d = {'a':1,'b':2,'c':3}
i = d._iter_() #i 叫迭代器
print(i._next_())
print(i._next_())
print(i._next_())
print(i._next_()) #StopIteration
迭代器的优点：
1.提供了一种不依赖于索引的取值方式
2.惰性计算 。 节省内存
迭代器的缺点：
1. 取值不如按照索引取值方便
2. 一次性的，只能往后走不能往前退
3. 无法获取长度
生成器
我们知道的迭代器有两种：一种是调用方法直接返回的，一种是可迭代对象通过执行iter方法得到的，迭代器有的好处是可以节省内存。
如果在某些情况下，我们也需要节省内存,就只能自己写。我们自己写的这个能实现迭代器功能的东西就叫生成器。
python中提供的生成器：
1：生成器函数： 常规函数定义，but，使用yield语句而不是return语句返回结果。yield
语句又一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下此次从它离开的地方继续执行
2：生成器表达式：类似于列表推导，but，生成器返回按需产生结果的一个对象，而不是一次构建一个结果列表
生成器Generator:
本质：迭代器（自带了_iter_方法和_next_方法，不需要我们去实现）
特点：惰性运算，开发者自定义
生成器函数
一个包含了yield关键字的函数就是一个生成器函数。yield可以为我们从函数中返回值，但是yield又不同于return，return的执行意味着程序的结束，调用生成器函数不会得到返回的具体的值，而是得到一个可迭代的对象。每一次获取这个可迭代对象的值，就能推动函数的执行，获取新的返回值。直到函数执行结束。
import time def genrator_fun1(): a = 1 print('现在定义了a变量') yield a b = 2 print('现在又定义了b变量') yield b g1 = genrator_fun1() print('g1 :',g1) #打印 g1可以发现g1 就是一个生成器 print('-'*20) print(next(g1)) time.sleep(1) #sleep一秒看清执行过程 print(next(g1)) 输出结果： g1 : <generator object genrator_fun1 at 0x000000000283A410>
--------------------现在定义了a变量1现在又定义了b变量2Process finished with exit code 0
生成器的好处就是不会一下子在内存中生成太多数据
def produce(): '''生产衣服''' for i in range(200000): yield '生产了第%s件衣服'%i product_g = produce() print(product_g.__next__())#要一件衣服 print(product_g.__next__())#再要一件衣服 print(product_g.__next__())#再要一件衣服 num = 0 for i in product_g: print(i) num +=1 if num ==5: break
#到这里我们找工厂拿了8件衣服，我一共让我的生产函数(也就是produce生成器函数)生产2000000件衣服。#剩下的还有很多衣服，我们可以一直拿，也可以放着等想拿的时候再拿
#生成器监听文字输入的例子 import time def tail(filename): f = open(filename) f.seek(0,2) #从文件末尾算起 while True: line = f.readline()# 读取文件中新的文本行 if not line : time.sleep(0.5) continue yield (line) tail_g = tail('a') for line in tail_g: print(line) ''' yield的功能： 1：与return类似，都可以返回值，但不一样的地方在于yield返回多次值，而return只能返回一次值 2：为函数封装好了__iter__ and __next__方法，把函数的执行结果做成了迭代器 3：遵循迭代器的取值方式obj.__next__(),触发的函数的执行，函数暂停与再继续的状态都是由yield保存 ''' import time def tail(filepath): with open (filepath,encoding="utf-8") as f : f.seek(0,2)#从末尾开始 while 1 : line = f.readline() if line: #print(line，end='') yield line else : time.sleep(0.5) g = tail('文件名') print(g) def grep(lines,pattern): for line in lines: if pattern in line: #print(line) yield line #for i in g : #print(g) tail_g = tail('wenjianming') #grep(tail('wenjianming'),'error') #grep_g = grep(g,'error') for i in grep_g : print(i)