为了方便大家拷贝笔记，本文采用md源码格式
# **迭代器，迭代的工具**
##**什么是迭代器？**
>指的是一个重复的过程，每一次重复称为一次迭代，并且每一次重复的结果是下一次重复的初始值
```python
l=['a','b','c']
count=0
while count
print(l[count])
count+=1
```
##**为什么要有迭代器**
>1、对于序列类型：str，list，tuple，可以依赖索引来迭代取值
>2、对于dict，set，文件，python必须为我们提供一种不依赖于索引的迭代取值的方式--->迭代器
###**可迭代的对象**
>对象内置函数带有__iter__的都称为可迭代的对象
```python
strname='lqx' name.__iter__
listl=[1,2,3]l.__iter__
tuplet=(1,2,3)t.__iter__
dictd={'name':'lqx','age':18,'sex':'male'}d.__iter__
sets={'a','b','c'}s.__iter__
filef=open('a.txt','w',encoding='utf-8')f.__iter__
```
###**迭代器对象**
>文件即是可迭代对象，也是迭代器对象
```python
f.__iter__
f.__next__
```
###**迭代器总结**
>1、可迭代对象不一定是迭代器对象，文件即是可迭代对象，也是迭代器对象
>2、迭代器对象一定是可迭代的对象
>3、调用obj.__iter__()方式，得到的是迭代器对象（对于迭代器对象，执行__iter__得打的仍然是它本身）
```python
d={'name':'egon','age':18,'sex':'male'}
d_iter=d.__iter__() #使用iter之后，生成的d_iter是迭代器
print(d_iter,type(d_iter))
print(d_iter.__next__()) #next的俩种使用方式
print(next(d_iter))
print(next(d_iter))
print(next(d_iter)) #迭代器d_iter没有值的时候，会抛出异常：StopIteration
print(next(d_iter))
```
####如何去除next取不到中导致StopIteration异常
```python
#下面是如何去除StopIteration异常
while True:
try: #使用try：去除异常
print(next(d_iter))
except StopIteration: #去除异常StopIteration
break
```
####for循环详解：
>1、调用in后面的obj_iter=obj.__iter__()
>2、k=obj_iter.__next__()
>3、捕捉stopiteration异常，结束迭代
```python
d={'name':'lqx','age':19,'sex':'male'}
for k in d:
print(k)
```
###**迭代器优缺点总结**
>优点：
>1、提供一种统一的、不依赖与索引的取值方式，为for循环提供了依据
>2、迭代器同一时间在内存中只有一个值--->更节省内存空间
>缺点：
>1、只能往后取，并且是一次性的
>2、不能统计值的个数，即长度
```python
l=[1,2,3,4,5]
l_iter=l.__iter__()
print(next(l_iter))
print(next(l_iter))
print(next(l_iter))
print(len(l_iter)) #TypeError: object of type 'list_iterator' has no len()
```
----------
生成器，就是生成迭代器
===
##**什么是生成器**
>只要在函数体内出现yield关键字，那么再执行函数就不会执行函数代码，会得到一个结果，该结果就是生成器
```python
def func():
print('---->1')
yield 1
print('---->2')
yield 2
print('---->3')
yield 3
a=func()
print(next(a)) #next(a),会执行到第一个yield结束，返回结果是yield后面的返回值
next(a)
next(a)
```
##**生成器就是迭代器**
```python
g=func()
res1=next(g)
print(res1)
res2=next(g)
print(res2)
res3=next(g)
print(res3)
>>>
---->1
1
---->2
2
---->3
3
```
##**yield的功能**
###yield为我们提供了一种自定义迭代器对象的方法
###yield与return的区别：
>1、yield可以返回多次值
>2、函数暂停与再继续的状态是由yield帮我们保存的
>3、yield在函数中也就是暂停的意思，并且返回yield后面的值
```python
obj=range(1,1000000000000,2)
obj_iter=obj.__iter__()
print(next(obj_iter))
print(next(obj_iter))
print(next(obj_iter))
print(next(obj_iter))
```
###制作一个range内置函数：
```python
#制作一个range函数
def range_it(start,stop,step=1):
while stop > start:
yield start
start=start + step
for i in range_it(1,20,2):
print(i)
```
###制作一个类似于linux中管道的小程序
```python
import time
# 小练习：:tail -f access.log | grep '404'
def tail(filepath): #检测是否有新的写入信息，如果有一条就给yield，作为函数的返回结果。
with open(filepath,'rb') as f:
f.seek(0,2)
while True:
line=f.readline()
if line:
yield line
else:
time.sleep(0.05)
def grep(lines,pattern): #传入tail检测到新增加的行，然后打印出来这一行并赋值给line，再做判断404，在就使用yield返回这一行
for line in lines:
# print(line)
line=line.decode('utf-8')
if pattern in line:
yield line
lines=grep(tail('a.txt'),'404') #grep()函数执行的结果返回的yield的值，给他赋值，
for line in lines: #使用for去循环取出lines中的值
print(line)
```
###生成器了解知识点：yield表达式的用法
>生成器使用yield表达式，就是给yield初始化下，然后给他传任意值
>这里需要先给yield传入一个None的值
>**e.send：**
>1、从暂停的位置将值传给yield
>2、与next一样
```python
def eater(name):
print('%s ready to eat' %name)
food_list=[]
while True:
food=yield food_list
food_list.append(food)
print('%s start to eat %s' %(name,food))
e=eater('alex')
#首先要做一个初始化的操作：也就是必须要先给yield传入一个None的值。
print(e.send(None)) #next(e)
print(e.send('一桶水')) #给yield赋值一次，然后会执行下面的代码，然后循环到下一个yield停止
print(e.send('一盘骨头'))
```
