迭代器
迭代就类似于循环，每次重复的过程被称为迭代的过程，每次迭代的结果将被用来作为下一次迭代的初始值，提供迭代方法的容器被称为迭代器。
常见的迭代器有 （列表、元祖、字典、字符串、文件 等），通常我们是使用for语句完成迭代
#使用for 迭代字典的例子:>>> links = {"鱼C工作室":"http://www.fishc.com/", "鱼C论坛":"http://bbc.fishc.com"}>>> for each in links: print("%s-->%s" %(each,links[each]));鱼C论坛-->http://bbc.fishc.com鱼C工作室-->http://www.fishc.com/>>>
Python自己提供了两个BIF函数 iter() , next()
对于一个对象使用iter()函数就得到它的迭代器对象
调用next()迭代器就会返回下一个值
迭代结束的标识：Python抛出一个StopIteration异常.
>>> string = ">>> it = iter(string)>>> next(it)'>>> next(it)'>>> next(it)'>>> next(it)Traceback (most recent call last): File "<pyshell#24>", line 1, in <module> next(it)StopIteration>>>
iter()对应的魔法方法是__iter__(), next()对应的魔法方法是__next__()
__iter__() 实际上是 return self, next()决定了迭代器的规则
>>> class Fibs: def __init__(self,n=10): self.a = 0 self.b = 1 self.n = n def __iter__(self): return self def __next__(self): self.a,self.b = self.b,self.a+self.b if self.a>self.n: raise StopIteration return self.a>>> fibs = Fibs()>>> for each in fibs: print(each)112358>>> fibs = Fibs(100)>>> for each in fibs: print(each)1123581321345589>>>
生成器
一旦一个函数中有 yield，它就是生成器 ， yield相当于return，函数遇到yield就会返回yield后面的值，函数处于暂停状态
生成器是一个特殊的迭代器
协同程序：可以运行的独立函数调用，函数可以暂停或者挂起，并在需要的时候从程序离开的地方继续或者重新开始.
>>> def MyGen(): print ("生成器被执行!") yield 1 yield 2>>> myG = MyGen()>>> next(myG)生成器被执行!1>>> next(myG)2>>> next(myG)Traceback (most recent call last): File "<pyshell#69>", line 1, in <module> next(myG)StopIteration>>>
生成器推导式的应用.
>>> #列表推导式>>> # 在列表中加一个for语句>>> a = [i for i in range(50) if not (i%2) and i%3]>>> a[2, 4, 8, 10, 14, 16, 20, 22, 26, 28, 32, 34, 38, 40, 44, 46]>>>>>> #字典推导式>>> b = {i:i%2==0 for i in range(10)}>>> b{0: True, 1: False, 2: True, 3: False, 4: True, 5: False, 6: True, 7: False, 8: True, 9: False}>>>>>> # 集合推导式>>> c = {i for i in [1,2,3,2,4,2,4,6,4,7]}>>> c{1, 2, 3, 4, 6, 7}>>> #元组>>> e = (i for i in range(10))>>> e<generator object <genexpr> at 0x02113030>>>> # 这里的e就是生成器 推导式>>> next(e)0>>> for each in e:print(each)123456789>>> # 生成器推导式作为函数的参数时，不用加括号>>> sum(i for i in range(100) if i%2)2500>>>
