Python迭代器和生成器

迭代器（iterator）

迭代器作为容器可以保护多个数据，迭代器的数据来源：1）将其他序列转换成迭代器 2）生成器
1)将其他序列转换成迭代器

iter1 = iter('abc')
print(iter1, type(iter1))

iter2 = iter([12, 30, 90])
print(type(iter2))
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获取迭代器中的元素
不管用哪种方式去获取了元素的值，那么这个元素在迭代器中就不存在了
1)获取单个元素：next(迭代器)、迭代器.next() -> 获取迭代器中的第一个元素

iter3 = iter('hello')
print(next(iter3))
print(next(iter3))
print(next(iter3))
print(iter3.__next__())
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2)遍历:
for 变量 in 迭代器:
pass

iter4 = iter('world')
for x in iter4:
    print(x)
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生成器（generator）

什么是生成器

1）生成器是迭代器中的一种
2）调用一个带有yield关键字的函数就可以得到一个生成器
如果一个函数中有yield关键字：
a.调用函数不会执行函数体
b.函数调用表达式的值不是函数的返回值，而是一个生成器对象

# 1.怎么去创建一个生成器
def func1():
    print('=======')
    if False:
        yield
    return 100


gen1 = func1()    # 这儿的gen1就是一个生成器对象
print('外部:', gen1)  # 外部: 
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2.生成器产生数据的原理

1）一个生成器能够产生多少数据，就看执行完生成器对应的函数体会遇到几次yield；yield后面的值就是生成器能够产生的数据
2）每次获取生成器中的元素的时候，都是先去执行函数体，直到遇到yield，并且将yield后面的值作为获取元素的结果；并且保留结束的位置，下次获取下一个值的时候，从上次结束的位置接着执行函数体，直到遇到yield，如果从开始执行到函数结束都没有遇到yield，就会报StopIteration错误

def func2():
    print('+++++')
    yield 1
    print('-----')
    yield 100     # yield 后边可以跟数据；同一个函数可以有多个yield


gen2 = func2()
print(gen2)

print('函数外部:', next(gen2))
print('函数外部:', next(gen2))
# print('函数外部:', next(gen2))   # StopIteration
 写一个可以产生学号的生成器, 生成的时候可以自定制学号数字位的宽度和学号的开头
study_id_creater('py',5) -> 依次产生: 'py00001', 'py00002', 'py00003',....
   study_id_creater('test',3) -> 依次产生: 'test001', 'test002', 'test003',...
```python
def study_id_creater(str1, n):
    for i in range(1, 6):

        print(str1 + str(i).zfill(n))


study_id_creater('py', 5)
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def study_id_creater(str1='abc', num=5):
    for i in range(1, num+1):
        yield str1 + str(i).zfill(7 - len(str1))


gen1 = study_id_creater()
print(next(gen1))
print(next(gen1))
print(next(gen1))
print(next(gen1))
print(next(gen1))
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