python进阶之生成器
迭代器
什么叫迭代
可以被for循环的就说明他们是可迭代的，比如：字符串，列表，字典，元祖，们都可以for循环获取里面的数据
下面我们看一个代码：
1 number = 123452 for i in number:
3 print(i)
4 输出:
5 Traceback (most recent call last):
6 File "D:**.py", line 272, in <module>
7 for i in number:
8 TypeError: 'int' object is not iterable
报错信息是说：int类型不可迭代，不能使用循环取每个数据。 那么我们又怎么说 字符串，列表，字典，元祖是可迭代的呢？
1 from collections import Iterable2
3 l = [1, 2, 3, 4]
4 t = (1, 2, 3, 4)
5 d = {1: 2, 3: 4}
6 s = {1, 2, 3, 4}
7
8 print(isinstance(l, Iterable)) # 判断是否是可迭代
9 print(isinstance(t, Iterable))
10 print(isinstance(d, Iterable))
11 print(isinstance(s, Iterable))
python;gutter:true;">TrueTrue
True
True
再从字面上理解一下，其实迭代就是我们刚刚说的，可以将某个数据集内的数据“一个挨着一个的取出来”，就叫做迭代。
什么叫可迭代协议
我们现在是从结果分析原因，能被for循环的就是“可迭代的”，但是如果正着想，for怎么知道谁是可迭代的呢？
假如我们自己写了一个数据类型，希望这个数据类型里的东西也可以使用for被一个一个的取出来，那我们就必须满足for的要求。这个要求就叫做“协议”。
可以被迭代要满足的要求就叫做可迭代协议。可迭代协议的定义非常简单，就是内部实现了__iter__方法。
1 print(dir([1,2]))2 print(dir((1,1)))
3 print(dir({1:2}))
4 print(dir({1,2}))
输出：
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'count', 'index']
['__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'clear', 'copy', 'fromkeys', 'get', 'items', 'keys', 'pop', 'popitem', 'setdefault', 'update', 'values']
['__and__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__iand__', '__init__', '__init_subclass__', '__ior__', '__isub__', '__iter__', '__ixor__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__or__', '__rand__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__ror__', '__rsub__', '__rxor__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__sub__', '__subclasshook__', '__xor__', 'add', 'clear', 'copy', 'difference', 'difference_update', 'discard', 'intersection', 'intersection_update', 'isdisjoint', 'issubset', 'issuperset', 'pop', 'remove', 'symmetric_difference', 'symmetric_difference_update', 'union', 'update']
现在我们可以知道：可以被for循环的都是可迭代的，要想迭代内部必须有一个__iter__方法。
那么这个方法又干了些什么事情呢？
print([1,2].__iter__())结果
<list_iterator object at 0x1024784a8>
看结果，应该是得到了一个可迭代对象list_iterator 就是一个迭代器，现在我们知道这个列表有一个迭代器了
1 print(set(dir([1,2].__iter__()))-set(dir([1,2])))2
3 输出：
4 {'__next__', '__setstate__', '__length_hint__'}
我们获取了列表迭代器3个方法，那么这些方法又干了什么呢？ 我们只说__next__
1 iter = [1,2,3,4,5,6].__iter__()2
3 #一个一个的取值
4 print(iter.__next__())
5 print(iter.__next__())
6 输出：
7 1
8 2
我们看到的结果是取到了列表的前两个元素，所以说，for循环就是调用了内部的__next__方法实现遍历的，我们可以不使用for循环，直接调用这个方法就可以实现遍历列表元素
但是如果我们列表有3个元素我们调用__next__4次就会抛出异常StopIteration，因为没有第4个元素
1 iter = [1,2,3].__iter__()2
3 #一个一个的取值
4 print(iter.__next__())
5 print(iter.__next__())
6 print(iter.__next__())
7 print(iter.__next__())
8 输出：
9 Traceback (most recent call last):
10 1
11 File "D:/pythonSeleniumTestCode/pythonStu/python练习100例.py", line 295, in <module>
12 2
13 print(iter.__next__())
14 3
15 StopIteration
现在我们把这个异常处理一下
1 iter = [1,2,3].__iter__()2 while 1:
3 try:
4 item = iter.__next__()
5 print(item)
6 except StopIteration:
7 break
那现在我们就使用while循环实现了原本for循环做的事情，我们是从谁那儿获取一个一个的值呀？是不是就是l_iter？好了，这个l_iter就是一个迭代器。
迭代器遵循迭代器协议：必须拥有__iter__方法和__next__方法。
现在我们已经大概有了迭代器的印象，那么我们再来看看生成器是个什么鬼！
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，但是，使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次重它离开的地方继续执行
2.生成器表达式：类似于列表推导，但是，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(所以自带了__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
看实例代码:
1 def genrator():2 for i in range(1, 5):
3 yield ('正在生成数字{}'.format(i)) #
4
5 yie = genrator()
6 for i in yie:
7 print(i)
输出:
正在生成数字1正在生成数字2
正在生成数字3
正在生成数字4
如果我只想生成2个数字我们该怎么实现呢？是不是这样？
1 yie = genrator()2 num = 0
3 for i in yie:
4 print(i)
5 num+=1
6 if num == 2:
7 break
输出：
正在生成数字1正在生成数字2
现在们已经生成了2个数字了，那么我想接着生成，还可不可以呢？
1 def genrator():2 for i in range(1, 5):
3 yield ('正在生成数字{}'.format(i))
4
5 yie = genrator()
6 num = 0
7 for i in yie:
8 print(i)
9 num+=1
10 if num == 2:
11 print('我只能生成2个数')
12 break
13 for i in yie:
14 print(i)
输出：
正在生成数字1正在生成数字2
我只能生成2个数
正在生成数字3
正在生成数字4
结果我们分析出，生成2个数以后既然还可以接着原来的生成。
下面我们再来看看到底怎么使用生成器，我现在要监听一个文件的输入，如果文件中增加了数据，我就在控制到输出增加的内容
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(0.1)
continue
yield line
tail_g = tail('tmp.txt')
for line in tail_g:
print(line)
只要我再A文件中写入一行数据，那么控制到就会输出这行数据，我们就达到了监听文件的作用，是不是还挺好用的！
结论
生成器好处
1.不会占用太多的内存，我们需要生成一个数就生成，不需要就不用叫他生成
2.延迟计算，一次返回一个结果。也就是说，它不会一次生成所有的结果，这对于大数据量处理，将会非常有用。
什么是生成器
只要含有yield关键字的函数都是生成器函数， 且yield不能与return一起使用，二者存一，而且只能写在函数的内部
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