Python全栈开发——生成器和迭代器

#迭代器协议和for循环工作机制
迭代器协议：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StopIteration异常，
以终止迭代（只能往后走）

2，可迭代对象：

实现了迭代器协议的对象（对象内部有一个__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）使用迭代器访问对象

for循环本质：循环所有对象，全部使用迭代器协议

注意：（字符串，列表，元组，字典，文件对象），这些都不是可迭代对象，
只不过for循环，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__方法去取值，而且for循环会捕捉StopIteration异常，
以终止迭代

l=[1,3,4,667,74,45,2345,3,5]
l1=l.__iter__() #转换成可迭代对象，需赋值
print(l1.__next__()) #访问，可用__next__,next方法
print(next(l1))

#生成器表达式，三元运算，列表解析
1.什么是生成器：可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内置的__iter__方法）所以生成器就是可迭代对象

2，Python两种方式提供生成器
1.生成器函数:常规函数定义，但是，使用yield语句而不是return语句返回结果，
在每个结果中间，挂起函数状态，以便下次从他离开的地方继续执行

def text():
 for i in range(100):
    yield print('鸡蛋 %d' %i)
l=text() #需赋值
l.__next__()

2.生成器表达式：类似列表推导，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
#生成器表达式，用()
jidan=('鸡蛋 %d'%i for i in range(100))
print(jidan.__next__())
print(jidan.__next__())
print(next(jidan))
#三元表达式
name='alex'
l='sb' if name=='alex' else 'lujiacheng'
print(l)
#列表解析，用[]
egg_list1=['鸡蛋%d' %i for i in range(100) if i>55]
print(egg_list1)