生成器，迭代器。及表达式、推导式

1、迭代器

可迭代对象：内部含有__iter__方法的就是可迭代对象

可迭代对象不能取值，因为内部不含有__next__方法

可迭代对象--》迭代器  ：obj.__iter__()，iter(obj)

迭代器：内部含有__iter,__next__方法的对象

迭代器的优点：1，节省内存

 　　　　　　　2，惰性机制

　　　　　　　 3，单向，不可逆

如何判断可迭代对象，迭代器？

1，有没有__iter__方法  dir()方法

2，isinstance(对象，lterable)方法

 l1 = [1, 2, 3]
 from collections import Iterable
 from collections import Iterator
print(isinstance(l1,Iterable))
 print(isinstance(l1,Iterator))
 print(isinstance(l1,list))

2、生成器

解释：自己用python代码写的迭代器就是生成器， 生成器的本身就是迭代器

函数中如果出现了yield,这个函数就是生成器函数

这个时候执行函数，获取到生成器。

使用__next__()执行到下一个yield,send()也有这个功能

区别：

__next__()方法不能赋值

send()可以赋值，在执行send()之前执行__next__()

生成器的优点：

节省内存。

 

列表推导式：

优点：节省代码，一行搞定 缺点：不好排错。

注：凡是用列表推导式构造的列表对象,用其他方式都可构建.,非常复杂的列表,列表推导式是构建不出的,

循环模式：  [变量(加工后的变量) for  变量 in  iterable]

列如：l2 = [i for i in range(1, 14)]

筛选模式：  [变量(加工后的变量) for 变量 in iterable if 条件] 

列如：l1 = [i for i in range(1, 31) if i % 3 == 0]

 

生成器表达式

循环模式   g_obj = ('python%s期' % i for i in range(1,14)) 
筛选模式   g_obj1 = ('python%s期' % i for i in range(1,14) if i % 2 == 0)

取数：print(g_obj.__next__())

或者：

　　for i in g_obj1:
　　    print(i)

 

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