迭代器

#只要是能被for循环的数据类型  就一定拥有__inter__方法

　　print([].__iter__())

一个列表执行了__iter__()之后的返回值就是一个迭代器

# Iterable 可迭代的 -- > __iter__ #只要含有__iter__方法的都是可迭代的

# [].__iter__() 迭代器 -- > __next__ #通过next就可以从迭代器中一个一个的取值

# 只要含有__iter__方法的都是可迭代的 —— 可迭代协议

# 迭代器的概念

# 迭代器协议 —— 内部含有__next__和__iter__方法的就是迭代器

# 迭代器协议和可迭代协议

# 可以被for循环的都是可迭代的

# 可迭代的内部都有__iter__方法

# 只要是迭代器 一定可迭代

# 可迭代的.__iter__()方法就可以得到一个迭代器

# 迭代器中的__next__()方法可以一个一个的获取值

# for循环其实就是在使用迭代器

# iterator

# 可迭代对象

# 直接给你内存地址

# print([].__iter__())

# print(range(10))

#for

#只有 是可迭代对象的时候 才能用for

#当我们遇到一个新的变量，不确定能不能for循环的时候，就判断它是否可迭代

# for i in l:

# pass

#iterator = l.__iter__()

#iterator.__next__()

#迭代器的好处：

# 从容器类型中一个一个的取值，会把所有的值都取到。

# 节省内存空间

#迭代器并不会在内存中再占用一大块内存，

# 而是随着循环 每次生成一个

# 每次next每次给我一个

生成器

生成器函数--------本质上就是我们自己写得函数

 

#生成器函数

# def generator():

# print(1)

# return 'a'

#

# ret = generator()

# print(ret）

 

 

#只要含有yield关键字的函数都是生成器函数

# yield不能和return共用且需要写在函数内

# def generator():

# print(1)

# yield 'a'

# #生成器函数 ： 执行之后会得到一个生成器作为返回值

 

文件监听

1 def tail(filename): 2 #     f = open(filename,encoding='utf-8') 3 #     while True: 4 #         line = f.readline() 5 #         if line.strip(): 6 #             yield line.strip() 7 #  8 # g = tail('file') 9 # for i in g:10 #     if 'python' in i:11 #         print('***',i)

 

心里有点乱。。。先这样吧。