Python 可迭代对象、迭代器、生成器概念理解

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本文通过实例详细解析Python中的迭代器、生成器及闭包等概念，并探讨了闭包中的late binding特性，帮助读者彻底掌握这些核心概念。

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建议先看我上次发的作用域、闭包的概念

再看完廖老师的关于面向对象的高级编程，或者先看定制类

再看完全理解Python迭代对象、迭代器、生成器

再看 python迭代器与生成器详解

最好有自己的思考，有时候虽然描述不同，但内核是一样的

print(type(range))
print(type(range(5)))
print(next(iter(range(5))))

runfile('E:/test3.py', wdir='E:')
<class 'type'>
<class 'range'>
0

def testFun():
    temp = [lambda x : i*x for i in range(4)]
    return temp

dis.dis('for f in testFun(): print(f(2))')            
  1           0 SETUP_LOOP              26 (to 28)
              2 LOAD_NAME                0 (testFun)
              4 CALL_FUNCTION            0
              6 GET_ITER
        >>    8 FOR_ITER                16 (to 26)
             10 STORE_NAME               1 (f)
             12 LOAD_NAME                2 (print)
             14 LOAD_NAME                1 (f)
             16 LOAD_CONST               0 (2)
             18 CALL_FUNCTION            1
             20 CALL_FUNCTION            1
             22 POP_TOP
             24 JUMP_ABSOLUTE            8
        >>   26 POP_BLOCK
        >>   28 LOAD_CONST               1 (None)
             30 RETURN_VALUE


for f in testFun():
    i = 7
    print(f.__closure__[0].cell_contents)
    
3
3
3
3

能够透彻理解下面这个例子，那就应该是理解的差不多了

'''

Python 的闭包的后期绑定导致的 late binding，这意味着在闭包中的变量是在内部函数被调用的时候被查找。所以结果是，当任何 testFun() 返回的函数被调用，在那时，i 的值是在它被调用时的周围作用域中查找

'''

IN:
def testFun():
   temp = [lambda x : i*x for i in range(4)]
   return temp

def testFun2():
   temp = (lambda x : i*x for i in range(4))
   return temp

gen = testFun2()

print([f(2) for f in testFun()])
print([f(2) for f in testFun2()])
print([f(2) for f in gen])
print([f(2) for f in gen])

OUT:
[6, 6, 6, 6]
[0, 2, 4, 6]
[0, 2, 4, 6]
[]