目录

• 迭代器
  • 可迭代对象
  • 迭代器对象
  • 为什么有迭代器对象
  • for循环原理
  • 总结
• 三元表达式
• 列表推导式
• 字典生成式
  • zip()函数
• 生成器
  • yield的特性
• range函数实现
• 递归函数
  • 递归条件

迭代器

什么是迭代器？

迭代器：迭代的工具

可迭代对象

python中一切皆对象

对与这一切的对象，但凡有__iter__方法的都是可迭代对象

# x = 1.__iter__  # SyntaxError: invalid syntax

# 以下数据类型都是可迭代的对象

name = 'qinyj'
lis = [1, 2]
tup = (1, 2)
dic = {'name': 'nick'}
s1 = {'a', 'b'}
f = open('49w.txt', 'w', encoding='utf-8')
f.__iter__

除数字数据类型外都是可迭代对象

迭代器对象

对与这一切的对象，但凡有__iter__ 和 __next__方法的都是迭代器对象

# 只有文件才是迭代器对象

f = open("user.txt","r")
print(f.__iter__())
print(f.__next__())

对于可迭代对象，我们可以变成迭代器对象

dic = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
dic_iter = dic.__iter__()
print(dic_iter.__next__())
print(dic_iter.__next__())
print(dic_iter.__next__())

为什么有迭代器对象

提供了一种不依赖索引取值的手段即 for循环

for循环原理

# 如果用c写,这就是for循环

dic = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
dic_iter = dic.__iter__()
while True:
    try:
        print(dic_iter.__next__())
    except StopIteration:
        break

for i in dic:   # for循环 --》 迭代循环
    print(i)

总结

• 可迭代对象：含有__iter__方法的叫做可迭代对象 -- 》除了数字类型都是可迭代对象--》可迭代对象使用__iter__变成迭代器

• 迭代器对象：含有__iter__和__next__方法的叫做迭代器对象--》只有文件是迭代器对象--》迭代器使用__iter__依然是迭代器

• 可迭代对象不一定是迭代器，但是迭代器一定是可迭代对象

三元表达式

x = 10
y = 20

# if x > y:
#     print(x)
# else:
#     print(y)

# 三元表达式 --> 三目表达式

# 条件成立走这里 if 条件 else 条件不成立走这里

print(x) if x > y else print(y) #  --> 仅作了解

列表推导式

lt = []

for i in range(10):
    lt.append(i)
print(lt)

上述方式可以生成一个列表

还可以一行代码

lt = [i for i in range(10)]
print(lt)

字典生成式

如果我们要生成一个字典，我们可以用for循环

dic = {}
for i in range(10):
    dic[i] = i

上述方式比较麻烦，我们可以用一行代码

dic = {i:i for i in range(10)}
print(dic)

zip()函数

lt1 = ["a","b","c"]
lt2 = [1,2,3]
res = zip(lt1,lt2)
print(res.__next__())
print(res.__next__())
print(res.__next__())

##
('a', 1)
('b', 2)
('c', 3)

我们可以用zip函数生成字典

lt1 = ["a","b","c"]
lt2 = [1,2,3]

dic = {k:v**2 for k,v in zip(lt1,lt2)}

生成器

generator 生成器 本质上是一个迭代器

含有yield关键字的函数就叫做生成器

def ge():
    yield 3     # 一个yield 就得相当于一个__next__方法，作用是暂停函数
    yield 4
    
g = ge()        # 得到一个生成器
# 然后可以通过__next__方法取值
print(g.__next__())
print(g.__next__())

yield的特性

1. 暂停函数
2. 通过next取值

range函数实现

def range(start,stop,step=1):
    while start < stop:
        yield start
        start += step

r = range(0,5,1)
for i in r:
    print(i)

递归函数

函数a内部直接调用函数a本身

count = 0 
def a():
    global count
    count += 1
    print(count)
    if count == 5:
        retrun
    a()
a()

递归条件

1. 函数内部调用函数本身
2. 必须要有退出条件
3. 递归必须要有规律