迭代器

一、迭代的概念
迭代器即迭代的工具，那什么是迭代呢？
迭代是一个重复的过程。每一次重复即一次迭代，并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值

二、为何要有迭代你，什么是可迭代对象，什么是迭代器对象？
1、为何要有迭代器？
对于序列类型：字符串，列表，元组，我们可以通过使用索引的方式取出其包含的元素，但是对于字典，集合，文件等类型是没有索引的，若还想取出其内部包含的元素，则必须找出一种不依赖于索引的迭代方式，这就是迭代器

2、什么是可迭代对象？

可迭代对象是内置有__iter__方法对象，即obj.__iter__,如：
'hello'.__iter__
(1,2,3).__iter__
[1,2,3].__iter__
{'a':1}.__iter__
{'a','b'}.__iter__
open('a.txt').__iter__
######3.什么是迭代器对象？
可迭代对象执行ojb.__iter__()得到的结果就是迭代器对象
而迭代器对象值得是内置有__iter__和__next__方法的对象。
文件类型是迭代器对象
open('a.txt').__iter__()
open('a.txt').__next__()

注意：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。

迭代器对象的使用

dic={'a':1,'b':2,'c':3}
iter_dic=dic.__iter__() #得到迭代器对象，迭代器对象即有__iter__又有__next__，但是：迭代器.__iter__()得到的仍然是迭代器本身
iter_dic.__iter__() is iter_dic #True

print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
# print(iter_dic.__next__()) #抛出异常StopIteration，或者说结束标志

#有了迭代器，我们就可以不依赖索引迭代取值了
iter_dic=dic.__iter__()
while 1:
    try:
        k=next(iter_dic)
        print(dic[k])
    except StopIteration:
        break

for 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),将得到的值赋给k，然后执行循环体代码
3、重复过程2，知道捕捉到异常StopIteration，结束循环

####迭代器优缺点

优点：
-提供一种统一的，不依赖于索引的迭代方式
-惰性计算，节省内存
缺点：
-无法获取长度（只有在next完毕后才能知道到底有几个值）
-一次性的，只能往后走，不能往前进

#生成器
####什么是生成器

只要函数内部包含有yield关键字，那么函数名()的到的结果就是生成器，并且不会执行函数内部代码

def func():
    print('====>first')
    yield 1
    print('====>second')
    yield 2
    print('====>third')
    yield 3
    print('====>end')

g=func()
print(g) #<generator object func at 0x0000000002184360> 

生成器应用（send）

def eater(name):
    print('%s is about to eat'%name)
    food_list = []
    while 1:
        food = yield food_list
        print('%s has consumed %s'%(name,food))
        food_list.append(food)


g = eater('egon')

# next(g)
g.send(None)    ###必须先send一个None
g.send('banana')
g.send('apple')
g.send('watermelon')
g.send('peach')
g.send('papaya')
g.send('pear')

image.png

在执行g.next()时，Python首先会执行generator()方法的yield 1 语句，由于是一个yield语句，因此此方法的执行过程被挂起，而next方法的返回值为yield关键字后面表达式的值，即为1。
当调用g.send(2)方法时，Python首先会恢复generator方法的运行环境。同时，将表达式（yield 1 ）的返回值定义为send方法的参数的值，即为2。这样，接下来value=yield 1这一赋值语句会将value的值设置为2，继续运行会遇到yield value语句。因此，generator的方法会再次被挂起，同时，send方法的返回值也是yield关键字后面的表达式，也是value的值，即为2.
当调用send(3)的方法原理同上，但是generator的方法已经执行完毕，因此抛出StopIteration异常。

总体来说，send方法和next方法的唯一区别是执行send方法会首先把上一次yield语句的返回值通过send的参数设定，从而实现与生成器方法的交互。但需要注意的是，在一个生成器没有执行next方法之前，由于没有yield语句被挂起，所以执行send方法会报错，所以可以先send(None).

经典面试题

image.png

面向过程编程

定义：
面向过程编程的核心是过程二字，过程就是解决问题的步骤，即先干什么再干什么
基于面向过程设计程序就好比在设计一条流水线，是一种机械式的思维方式

优点：复杂的问题流程化，进而简单化
缺点：耦合性强，因而可扩展性差，牵一发而动全身