day13

迭代器：for 循环可以循环的就是可迭代对象

可以被迭代要满足的要求就叫做可迭代协议。可迭代协议的定义非常简单，就是内部实现了__iter__方法。

可以被for循环的都是可迭代的，要想可迭代，内部必须有一个__iter__方法。用dir查看

from collections import Iterable

print(isintance(li,list))    返回true或者false

　　type判断类型

可迭代对象转换迭代器    .__iter__()

　　　　　　　　　　　.__next__()

迭代器的好处：节省内存空间，满足惰性机制，不能反复取值（不可逆）

while 循环模拟

l = [1,2,3,4]
l_iter = l.__iter__()
while True:
    try:
        item = l_iter.__next__()
        print(item)
    except StopIteration:
        break

我们知道的迭代器有两种：一种是调用方法直接返回的，一种是可迭代对象通过执行iter方法得到的，迭代器有的好处是可以节省内存。

如果在某些情况下，我们也需要节省内存,就只能自己写。我们自己写的这个能实现迭代器功能的东西就叫生成器。

Python中提供的生成器：

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。yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次重它离开的地方继续执行

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

 

生成器Generator：

　　本质：迭代器(所以自带了__iter__方法和__next__方法，不需要我们去实现)

　　特点：惰性运算,开发者自定义

　　产生方式：
　　　　1，生成器函数构造
　　　　2，生成器推导式构造
　　　　3，数据类型转换
一个包含yield关键字的函数就是一个生成器函数。yield可以为我们从函数中返回值，但是yield又不同于return，return的执行意味着程序的结束，
调用生成器函数不会得到返回的具体的值，而是得到一个可迭代的对象。
每一次获取这个可迭代对象的值，就能推动函数的执行，获取新的返回值。直到函数执行结束。
g称作生成器对象
一个yield对应一个next
send和next一样都是执行一次
senf还可以为上一次yield赋值
注意：第一次使用生成器用next取下次值，最后一次yield不能赋值

l = [i for i in range(10)]
print(l)
l1 = ['选项%s'%i for i in range(10)]
print(l1)

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便利的编程方式，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：