迭代器和生成器

可迭代对象

　　可迭代对象：有__iter__（）方法的对象，调用该方法返回迭代器对象

　　例如：str、list、tuple、dict、set、range（）、file、迭代器对象、enumerate、生成器

迭代器对象

　　可迭代对象通过__iter__（）方法得到迭代器对象，例如：

　　　　[].__iter__()

　　　　{}.__iter__()

　　　　().__iter__()

　　迭代器对象：有__next__（）方法的对象，也就是用该方法一次从迭代器对象中获得一个值，取出一个少一个

　　例如：file、enumerate（）、生成器

　　优缺点：迭代器取值可以不依赖索引完成取值，但是不能计算长度，也不能指定位置取值（只能从前往后逐一取值）

　　重点：

　　①从迭代器对象中取值，取一个少一个，如果要从又开始取，，需要重新获得拥有所有元素的迭代器对象

　　②迭代器对象也有__iter__()方法，调用后等得到的是自己本身（当前含义几个元素，得到的就只有几个元素的迭代器对象）

for循环迭代

　　1.自动获取别迭代对象的迭代器对象

　　2.在内部一次一次调用__next__（）方法取值

　　3.自动完成异常处理,例子如下

　　　　iter_obj=[1,2,3].__iter__()

　　　　while True:
　　　　　　try:   #如果有异常操作，接收
　　　　　　　　ele = iter_obj.__next__() 
　　　　　　　　print(ele)
　　　　　　except StopIteration:     #StopIteration为错误类型，当报错时，执行下面代码块
　　　　　　　　# print("取完了")
　　　　　　　　break

　　4.for取值例子如下　

　　　　for ele in st1:　　 # 1.自动完成 for ele in st1.__iter__(): 2.自动完成异常处理
　　　　　　print(ele)

生成器

　　生成器：包含有yield关键字的函数就是生成器　

　　　　def my_generator():
　　　　　　yield 1
　　　　　　yield 2
　　　　　　yield 3
　　　g_obj = my_generator()

　　my_generate（）并不会执行函数体，得到的返回值就是生成器对象，生成器对象就是迭代器对象。（函数的返回type类型就是generator）

　　　r1 = g_obj.__next__() 　　# 1，函数内执行一次，在遇到下一个yield的时候停止，且拿到yield的返回值

　　　for v in g_obj:
　　　　　print(v) 　　 # 2 | 3，生成器也可以被for迭代，因为生成器也是一个迭代器对象

生成器的发送信息

　　def fun():

　　　　r1=yield 1000

　　　　print(r1)    #接收send发出的信息后，r1变成了信息1

　　　　yield 2000

　　obj=fun()

　　r1=obj.__next__() #走到第一个yield后停止，返回1000

　　print(r1) #  输出为1000

　　r1=obj.send('信息1')

　　print(r2)  #2000