我要评论fp = open('a.txt', 'r').read() # 读文件所有内容，若内容较大会占用内存
fp = open('a.txt', 'r').readline() # 只读取文件一行内容，不太占用内存
fp = open('a.txt', 'r').readlines() # 读文件每一行放到列表，若内容较大会占用内存
由于每读取一行，尾部就会有换行符 \n ，可以使用 string.rstrip( [指定清除字符] ) 方法去掉换行符。
rstrip()函数作用：首先指定字符参数，若不指定则默认是空格，然后在字符串末尾寻找该字符参数，然后删掉该字符参数，最后返回结果。
该函数使用的算法比较特殊。比如string = ‘abcdbaab’，string.rstrip(‘ab’)首先从字符串尾部开始寻找，发现之后删除剩余abcdba，然后继续向前寻找，由于算法原因，将反过来的参数ba也当成目标，删除之后剩余abcd，然后继续向前发现了d，不是目标就停止向前，最后返回结果。
使用open()函数时
for实现的解析操作，在Python解释器中是使用C语言来实现运行的，运行速度较快。
# 第一种写法
L1 = []
for i in range(10):
if i % 2 == 0:
L1.append(i**2)
# 第二种写法
L2 = [i**2 for i in range(10) if i % 2 == 0]
for比while运行更快，因为for在解释器中是使用C语言写的，while是Python虚拟机的解释代码。
dir( list ) 时发现 (list | tuple | dict | set) 容器类型里面有 __iter__() 方法，该函数用来返回一个迭代对象，迭代对象 **必须** 要同时有__iter__() 方法和 __next__() 方法才能称为迭代器（或称可迭代对象）。所以：从迭代对象中获取迭代器（可迭代对象）。
对于for/in/map/zip等迭代工具运行过程中，不一定要实现 __iter__() ，实现 __getitem__() 方法也是可以的，由于 __getitem__() 是数值索引迭代的方式，所以优先级比 __iter__() 低。
列表、元组、字典、集合、字符串等之所以可以索引取值、分片取值，是因为它们实现了**__getitem__( )**方法
slice对象由slice()内置函数创建，它有三个参数：起始索引位、结束索引位、步进位，如
a = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77]
a[slice(0, 5, 2)]
[11, 33, 55]
分片操作过程中，实际上是将一个slice对象当作索引位传递给序列，然后以索引的方式获取元素，如
L = [33, 66, 88, 99]
L[0:2] # [33, 66]
L[slice(0, 2)] # [33, 66]
# 同时实现了索引取值和分片取值
class cls(object):
def __init__(self, date):
self.date = date
def __getitem__(self, index):
print('getitem index is', index)
return self.date[index]
c = cls([11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88]) # 实例化对象
c[3] # 索引取值
# getitem index is 3
# 44
c[1:7:2] # 分片取值
# getitem index is slice(1, 7, 2)
# [22, 44, 66]
如果想要索引赋值或者分片赋值，就会调用__setitem__( )方法
如果想要删除索引值或者删除分片值，就会调用__setitem__( )方法
当我们直接输出某个实例化对象时，就自动输出’<类名 object at 内存地址>'格式的字符串。可我们想要输出指定的信息，以增强我们对该对象内部基本信息的理解，可以在类中使用__repr__( )方法，输出我们指定的信息。
class cls:
def __init__(self,data):
self._data = data
def __getitem__(self,index):
print("in getitem")
return self._data[index]
def __setitem__(self,index,value):
print("in setitem")
self._data[index] = value
def __delitem__(self,index):
print("in delitem")
del self._data[index]
def __repr__(self):
return str(self._data)
c = cls([11,22,33,44,55]) # 实例化对象
c[1:3] # 分片取值操作
# in getitem
# [22, 33]
c[1:3] = [2222,3333] # 分片赋值操作
# in setitem
c # 调用__repr__()方法，输出指定信息
# [11, 2222, 3333, 44, 55]
del c[1:3] # 删除操作
# in delitem
生成器是特定的迭代器，它完全实现了迭代器接口，所以所有生成器都是迭代器。迭代器用于从数据中取出元素，而生成器用于生成元素。但是它不会一次性的生成所有元素，而是按需一个一个地生成，所以它永远只需占用一个元素的内存空间。生成器是一个函数，当它的行为像一个迭代器，而且Python也支持生成器表达式。
def my_generator(chars):
for i in chars:
yield i * 2
for i in my_generator("abcdef"):
print(i, end=" ")
# aa bb cc dd ee ff
E = my_generator("abcde")
hasattr(E, "__iter__") # 判断是否含有__iter__()方法
# True
hasattr(E, "__next__") # 判断是否含有__next__()方法
# True
由于my_generator()函数使用了yield关键字，就会被声名为generator对象，即生成器。外部for中调用my_generator( )函数时，函数执行内部for循环到关键字yield后就返回一个值（此处相当于return i * 2），然后保留此次运行信息并停止运行，等待下一次的调用，外部for继续取生成器的下一个值，执行my_generator()函数时就从关键字yield上一次的后面开始执行，即继续内部for循环的内部迭代。重复以上操作，直到内部for循环迭代结束。
生成器内部有__iter__( )方法和__next__( )方法，且__iter__( )方法返回的是迭代器自身。
当yield的来源为一个for循环，就可以改写为yield from。下面两个是等价的。
def my_gener(chars):
for i in chars:
yield i
def my_gener(chars):
yield from i
一开始调用生成器函数的时候并没有运行函数体中的代码，他仅仅只是返回一个生成器对象，只有开始迭代的时候，才真正的开始执行函数体。且在yield之前的代码体只执行一次（不包含yield所在的代码体），在yield之后的代码体只在yield结束的时候才执行（不包含yield所在的代码体）。yield是一个表达式，所以他是有返回值的（类似执行成功返回1，失败返回0），但在返回一个操作数之后就会挂起该函数，所以表达式的返回值是在下一次迭代时才生成的。表达式产生的返回值并没有被返回给迭代器，而且如果生成器中没有接收表达式的返回值，该返回值就会被丢弃。yield被挂起之后可以使用next( )（内部使用了__next__( )方法）或生成器的send( )方法唤醒，即继续下一次迭代。使用next( )唤醒时yield表达式的返回值为None，使用my_gener.send(xxx)唤醒时yield表达式的返回值为整形xxx参数。
列表解析（字典解析、集合解析）时使用中括号（大括号）包围的for表达式，而生成器使用小括号包围for表达式。
生成器表达式一般用来写逻辑较为简单的生成器对象；生成器函数代码量虽多，但可以写复杂逻辑的生成器对象。
# 列表表达式，使用[]中括号
>>> y = [i*2 for i in range(5, 9)]
>>> y
[10, 12, 14, 16]
# 生成器表达式，使用()小括号
>>> x = (j*2 for j in range(5, 9))
>>> x
<generator object <genexpr> at 0x00000146EC0602A0>
range( ) 函数既不是迭代器，又不是生成器，即使它的外在行为看来有点像。由以下例子可以看出不能使用__next__()方法就已经不是迭代器了，同样也不是生成器。
for解析操作的对象是迭代器，为什么他不是迭代器也能for操作？因为在for解析前就默认调用iter()内置函数获得迭代器。
haha = range(10)
haha # range(0, 10)
next(haha) # TypeError: 'range' object is not an iterator
ma = iter(ma) # iter()获得迭代器，返回对象信息
list(ma) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 使用list()获得迭代器
本文地址：https://blog.csdn.net/qq_43279457/article/details/107271001
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