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# 可迭代对象
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## 迭代
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使用 `for i in xxx` 对字符串、列表、元组、字典、集合进行循环取值的过程称为遍历，也叫做迭代。
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```python
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li = [1, 2, 3, 'a', 'b', 'c']
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for i in li:
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print(i)
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str = "hello,world"
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for j in str:
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print(j)
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dic = {'name': 'nls', 'age': 18, 'job': 'teacher'}
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for k,v in dic.items():
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print(k,v)
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```
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## 定义
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可迭代对象是能够通过迭代逐一返回其元素的对象。它必须满足以下条件之一：
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- 实现 `__iter__()` 方法，返回一个可迭代对象
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- 实现 `__getitem__()` 方法，支持从索引0开始的顺序访问
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## 常见可迭代对象类型
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## 判断是否为可迭代对象
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```python
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from collections.abc import Iterable
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l = [1, 2, 3, 4]
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t = (1, 2, 3, 4)
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d = {1: 2, 3: 4}
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s = {1, 2, 3, 4}
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a = 100
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print(isinstance(l, Iterable))
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print(isinstance(t, Iterable))
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print(isinstance(d, Iterable))
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print(isinstance(s, Iterable))
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print(isinstance(a, Iterable))
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```
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# 迭代器
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迭代器是一种用于遍历可迭代对象的对象。它可以记录遍历的位置，
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可迭代对象可以通过 `__iter__` 方法返回一个迭代器，我们在迭代一个可迭代对象的时候，实际上就是先获取该对象提供的一个迭代器，然后通过这个迭代器来依次获取对象中的每一个数据。
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上面讲到迭代是访问集合元素的一种方式。而迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束，迭代器只能往前不会后退。
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```python
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l = [1, 2, 3, 4]
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t = (1, 2, 3, 4)
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d = {1: 2, 3: 4}
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s = {1, 2, 3, 4}
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print(dir(l))
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print(dir(t))
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print(dir(d))
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print(dir(s))
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```
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## 迭代器的本质
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我们分析对可迭代对象进行迭代使用的过程，发现每迭代一次（即在 `for...in...` 中每循环一次）都会返回对象中的下一条数据，一直向后读取数据直到迭代了所有数据后结束。那么，在这个过程中就应该有一个“人”去记录每次访问到了第几条数据，以便每次迭代都可以返回下一条数据。我们把这个能帮助我们进行数据迭代的“人”称为**迭代器(Iterator)**。
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## 迭代器协议
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迭代器遵循迭代协议，内部主要定义了 `__iter__()` 和 `__next__()` 两个方法
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- `__iter__()` 方法用于初始化一个迭代器，返回迭代器本身
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- `__next__()` 方法用于迭代下一个数据。当没有元素可返回时，抛出 `StopIteration` 异常。
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## 初始化迭代器
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```python
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list1 = [1,2,3,'a','b','c']
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list_iter = list1.__iter__() # list 是可迭代对象，这里我们调用 iter 方法初始化一个迭代器l ist_iter
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item = list_iter.__next__() # 这里通过 next 方法来获取下一个数据
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print(item)
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item = list_iter.__next__()
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print(item)
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item = list_iter.__next__()
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print(item)
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item = list_iter.__next__()
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print(item)
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item = list_iter.__next__()
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print(item)
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item = list_iter.__next__()
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print(item)
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```
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如果超出迭代范围，会触发 **StopIteration** 异常。我们可以加上异常处理，取完值后自动停止
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```python
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list1 = [1,2,3,'a','b','c']
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list_iter = list1.__iter__()
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while True:
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try:
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print(next(list_iter)) # 这里是 next 方法的另一种写法
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except StopIteration:
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print('迭代完成')
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break
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```
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## 如何判断一个对象是迭代器
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我们同样可以用内置的 `isinstance()` 方法来判断某个对象是否是**Iterator 对象(迭代器)**
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```python
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from collections.abc import Iterator
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list1 = [1,2,3,'a','b','c']
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list_iter = list1.__iter__()
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print(isinstance(list1, Iterator))
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print(isinstance(list_iter, Iterator))
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print(isinstance(iter(list1), Iterator)) # 初始化迭代器的另一种方法
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```
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## for 循环的本质
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我们常用的 for 循环其实本质上就是迭代器协议的一种具体实现，为我们提供了一个遍历的迭代元素的方法。
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**工作原理：**
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当你使用 `for` 循环遍历一个可迭代对象时，实际上发生了以下几个步骤：
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1. 调用 `__iter__()`：
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- `for` 循环首先调用对象的 `__iter__()` 方法，获取一个迭代器对象。
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2. 调用 `__next__()`：
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- 然后，`for` 循环在迭代器上反复调用 `__next__()` 方法，以获取下一个元素。
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3. 处理 `StopIteration`：
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- 一旦 `__next__()` 抛出 `StopIteration` 异常，`for` 循环停止迭代。
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# 生成器
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生成器是 Python 中一种特殊的迭代器，允许你以一种简单而高效的方式生成序列。
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## 生成器的原理
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状态保持：生成器通过 `yield` 语句保存函数的状态。在每次调用生成器时，函数会从上一个 `yield` 语句的下一行继续执行，而不仅仅是从函数的开始处执行。
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迭代器接口：生成器实现了迭代器协议，因此可以使用 `for` 循环进行遍历。
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## 生成器函数
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生成器也是一个函数，但与普通函数不同的是，它使用 `yield` 关键字来返回值。每次调用生成器函数时，它会从上次 `yield` 的地方继续执行，直到遇到下一个 `yield` 或函数结束。
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调用生成器函数不会得到返回的具体的值，而是得到一个迭代器。每一次获取这个迭代器值，就能推动函数的执行，获取新的返回值。直到函数执行结束。
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```python
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def numbers(n):
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"""生成从 1 到 n 的自然数"""
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for i in range(1,n+1):
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yield i
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for i in numbers(10):
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print(i)
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```
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## 惰性求值
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生成器在需要时生成值，而不是一次性计算和返回所有值。这可以节省内存，特别是处理大型数据集时。
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### 案例：重生之我在早餐的卖包子
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我重生了，重生在了高考的前一天，由于上一世我参加了高考最后只能上个大专，毕业了一事无成。这一生，我要成为商业巨头……
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一抬头，有一个卖包子的店铺正在转让，我决定从这里开始我的梦幻人生……
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言归正传，如果卖包子，那么我一下子生成100笼包子，没地方放的同时还容易坏。我们可不可以等到有顾客下单的时候再去生成？
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```python
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def produce():
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# 生产包子
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for i in range(1,100):
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yield f'生产了第{i}笼包子'
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produce_g = produce()
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print(produce_g.__next__())
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print(produce_g.__next__())
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print(produce_g.__next__())
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# 顾客下单了，需要5笼包子
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for i in range(5):
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print(produce_g.__next__())
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# Output:
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生产了第1笼包子
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生产了第2笼包子
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生产了第3笼包子
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生产了第4笼包子
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生产了第5笼包子
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生产了第6笼包子
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生产了第7笼包子
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生产了第8笼包子
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```
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## send
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- send 获取下一个值的效果和next基本一致
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- 在获取下一个值的时候，给上一个 yield 的位置传递一个数据
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- 使用 send 的注意事项
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- 第一次使用生成器的时候 是用 nex t获取下一个值
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- 最后一个 yield 不能接受外部的值
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```python
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def generator():
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print(123)
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content = yield 1
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print('欢迎来到',content)
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print(456)
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yield 2
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g = generator()
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ret = g.__next__()
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print('***',ret)
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ret = g.send('英格科技')
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print('***',ret)
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```
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