break 對象 end 面向過程編程 捕捉 捕捉異常 就會 python學習 因此

1：什麽是叠代

可以直接作用於for循環的對象統稱為可叠代對象(Iterable)。

可以被next()函數調用並不斷返回下一個值的對象稱為叠代器(Iterator)。

所有的Iterable均可以通過內置函數iter()來轉變為Iterator。

對叠代器來講，有一個__next()就夠了。在你使用for 和 in 語句時，程序就會自動調用即將被處理的對象的叠代器對象，然後使用它的next__()方法，直到監測到一個StopIteration異常。

>>> L = [1,2,3]
>>> [x**2 for x in L]

[1, 4, 9]
>>> next(L)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: ‘list‘ object is not an iterator
>>> I=iter(L)
>>> next(I)
1
>>> next(I)
2
>>> next(I)
3
>>> next(I)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

#1、為何要有叠代器？
對於序列類型：字符串、列表、元組，我們可以使用索引的方式叠代取出其包含的元素。但對於字典、集合、文件等類型是沒有索引的，若還想取出其內部包含的元素，則必須找出一種不依賴於索引的叠代方式，這就是叠代器

#2、什麽是可叠代對象？
可叠代對象指的是內置有__iter__方法的對象，即obj.__iter__，如下
‘hello‘.__iter__
(1,2,3).__iter__
[1,2,3].__iter__
{‘a‘:1}.__iter__
{‘a‘,‘b‘}.__iter__
open(‘a.txt‘).__iter__

#3、什麽是叠代器對象？
 
可叠代對象執行obj.__iter__()得到的結果就是叠代器對象
而叠代器對象指的是即內置有__iter__又內置有__next__方法的對象

文件類型是叠代器對象
open(‘a.txt‘).__iter__()
open(‘a.txt‘).__next__()


#4、註意：
叠代器對象一定是可叠代對象，而可叠代對象不一定是叠代器對象

2：叠代器對象的使用

dic={‘a‘:1,‘b‘:2,‘c‘:3}
iter_dic=dic.__iter__() #得到叠代器對象，叠代器對象即有__iter__又有__next__，但是：叠代器.__iter__()得到的仍然是叠代器本身
iter_dic.__iter__() is iter_dic #True

print(iter_dic.__next__()) #等同於next(iter_dic)
print(iter_dic.__next__()) #等同於next(iter_dic)
print(iter_dic.__next__()) #等同於next(iter_dic)
# print(iter_dic.__next__()) #拋出異常StopIteration，或者說結束標誌

#有了叠代器，我們就可以不依賴索引叠代取值了
iter_dic=dic.__iter__()
while 1:
try:
k=next(iter_dic)
print(dic[k])
except StopIteration:
break

#這麽寫太醜陋了，需要我們自己捕捉異常，控制next，python這麽牛逼，能不能幫我解決呢？能，請看for循環

3：for循環

#基於for循環，我們可以完全不再依賴索引去取值了
dic={‘a‘:1,‘b‘:2,‘c‘:3}
for k in dic:
    print(dic[k])

#for循環的工作原理
#1：執行in後對象的dic.__iter__()方法，得到一個叠代器對象iter_dic
#2: 執行next(iter_dic),將得到的值賦值給k,然後執行循環體代碼
#3: 重復過程2，直到捕捉到異常StopIteration,結束循環

叠代器的優缺點

#優點：
  - 提供一種統一的、不依賴於索引的叠代方式
  - 惰性計算，節省內存
#缺點：
  - 無法獲取長度（只有在next完畢才知道到底有幾個值）
  - 一次性的，只能往後走，不能往前退

二 什麽是生成器

#只要函數內部包含有yield關鍵字，那麽函數名()的到的結果就是生成器，並且不會執行函數內部代碼

def func():
    print(‘====>first‘)
    yield 1
    print(‘====>second‘)
    yield 2
    print(‘====>third‘)
    yield 3
    print(‘====>end‘)

g=func()
print(g) #<generator object func at 0x0000000002184360> 

生成器就是叠代器

g.__iter__
g.__next__
#2、所以生成器就是叠代器，因此可以這麽取值
res=next(g)
print(res)

面向過程編程

#1、首先強調：面向過程編程絕對不是用函數編程這麽簡單，面向過程是一種編程思路、思想，而編程思路是不依賴於具體的語言或語法的。言外之意是即使我們不依賴於函數，也可以基於面向過程的思想編寫程序

#2、定義
面向過程的核心是過程二字，過程指的是解決問題的步驟，即先幹什麽再幹什麽

基於面向過程設計程序就好比在設計一條流水線，是一種機械式的思維方式

#3、優點：復雜的問題流程化，進而簡單化

#4、缺點：可擴展性差，修改流水線的任意一個階段，都會牽一發而動全身

#5、應用：擴展性要求不高的場景，典型案例如linux內核，git，httpd

#6、舉例
流水線1：
用戶輸入用戶名、密碼--->用戶驗證--->歡迎界面

流水線2：
用戶輸入sql--->sql解析--->執行功能

python學習第四節 叠代器 生成器 面向過程編程