python 迭代器协议和生成器
一、什么是迭代器协议
1.迭代器协议是指：对象必须提供一个next方法，执行该方法要么返回迭代中的下一项，要么就引起一个stoplteration异常，以终止迭代（只能往后走，不能往前退）
2.可迭代对象：实现了迭代器协议的对象（如何实现：对象内部定义一个__iter__()方法）
3.协议是一种约定，可迭代对象实现了迭代器协议，python的内部工具（如for循环，sum，min，max函数等）使用迭代器协议访问对象
二、python中强大的for循环机制
for循环的本质：循环所有对象，全都是使用迭代器协议。
正文清源：
很多人会想，for循环的本质就是遵循迭代器协议去访问对象，那么for循环的对象肯定都是迭代器了啊。没错，那既然这样，for循环可以遍历（字符串，列表，元祖，字典，集合，文件对象），那这些类型的数据肯定是可迭代对象啊？但是，我tmd为什么定义一个列表=[1, 2, 3, 4]没有next方法，打脸麽？
（字符串，列表，元祖，字典，集合，文件对象）这些都不是可迭代对象，只不过在for循环式，调用了他们内部的__iter__方法,把他们变成了可迭代对象。
然后for循环调用可迭代对象的__next__方法取值，而且for循环会捕捉stoplteration异常，以终止迭代。
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 ls = ['a', 'b', 'c'] 4 # 一、下标访问方式,默认从0开始计数 5 print(ls[0]) 6 print(ls[1]) 7 print(ls[2]) 8 # print(ls[3]) # 报错，超出索引下标 9 # # 二、遵循迭代器协议访问方式 10 diedai_ls = ls.__iter__() 11 print(diedai_ls.__next__()) 12 print(diedai_ls.__next__()) 13 print(diedai_ls.__next__()) 14 # 三for循环访问方式 15 for item in ls: 16 print(item) 17 # 使用while循环方式 18 diedai_ls = ls.__iter__() 19 while True: 20 try: 21 print(diedai_ls.__next__()) 22 except StopIteration: 23 print('迭代完啦！') 24 break
三、生成器初探
什么是生成器？
可以理解为一种数据类型，这种数据类型自动实现了迭代器协议（其他的数据类型需要调用自己的内置的__iter__方法），所以生成器就是可迭代对象
生成器分类及在Python中的变现形式：（Python有两种不同的方式提供生成器）
1.生成器函数：常规函数的定义，但是，使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次从它离开的地方继续执行。
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 def test(): 4 yield 1 # 1 5 yield 2 # 2 6 yield 3 # 3 7 8 9 res = test() 10 print(res.__next__()) 11 print(res.__next__()) 12 print(res.__next__()) 13 # print(res.__next__()) # 报错，超出索引下标
2.生成器表达式：类似于列表推导，但是，生成器返回按需产生结果的一个对象，而不是一次构建一个结果列表
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 ls = ('数字：%s' % i for i in range(10)) 4 print(ls.__next__()) # 数字：0 5 print(ls.__next__()) # 数字：1 6 print(ls.__next__()) # 数字：3
为何使用生成器之生成器的特点
Python使用生成器对延迟操作提供了支持。所谓延迟操作，是指在需要的时候才产生结果，而不是立即产生结果。这也是生产层器的主要好处。
生成器小结：
a.是可迭代对象
b.实现了延迟计算，省内存
c.生成器本质和其他的数据类型一样，都是实现了迭代器协议，只不过生成器附加了一个延迟计算省内存的好处，其余的可迭代对象可没有这点好处，记住哦~~
四、生成器表达式与三元运算
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 name = 'alex' 4 res = 'True' if name == 'alex' else 'False' 5 print(res)
五、列表解析
1 ls = ['数字：%s' % i for i in range(10)] 2 print(ls)
总结：
1.把列表解析的[]换成()得到的就是生成器表达式
2.列表解析与生成器表达式都是一种遍历的编程方式，只不过生成器表达式更节省内存
3.Python不但使用迭代器协议让for循环变得更加通用。大部分内置函数，也是使用迭代器协议访问对象的。例如，sum函数是Python的内置函数，该函数使用迭代器协议访问对象，而生成器实现了迭代器协议，所以，我们可以直接这样计算一系列值的和：
1 print(sum(x for x in range(1000000000000000)))
