1、迭代器
（1）可迭代对象：
什么是可迭代对象：
我们常见的数据量类型有list，str，tuple，set，dict以及文件句柄都是可迭代对象，因为他们中都包含了__iter__方法。
1 l = [1,2,3] 2 s = 'alex' 3 t = (1,2,3) 4 set = {1,2,3,4} 5 dict = {'name':'twonss','age':20} 6 7 f = open('log',encoding='utf-8',mode='w') 8 print('__iter__' in dir(l)) 9 print('__iter__' in dir(s)) 10 print('__iter__' in dir(t)) 11 print('__iter__' in dir(set)) 12 print('__iter__' in dir(dict)) 13 print('__iter__' in dir(f))
结果：
PS：dir()是python内置的函数，可以打印出每个数据类型的所有可用方法
（2）迭代器：
什么是迭代器：
我们常见的数据类型也都只是可迭代对象而已，但是文件句柄却是一个迭代器，迭代器内部不仅包含了__iter__方法，还包含了__next__方法，并且可以被for循环遍历，好处就是可以节省内存空间。
以文件句柄举例：
1 f = open('log',encoding='utf-8',mode='w') 2 print('__iter__' in dir(f)) 3 print('__next__' in dir(f))
结果：
（3）将我们常见的数据类型变成迭代器：
1 l = [1,2,3] 2 s = 'alex' 3 t = (1,2,3) 4 set = {1,2,3,4} 5 dict = {'name':'twonss','age':20} 6 7 l1 = l.__iter__() 8 s1 = s.__iter__() 9 t1 = t.__iter__() 10 set1 = set.__iter__() 11 dict1 = dict.__iter__() 12 13 print('__next__' in dir(l1)) 14 print('__next__' in dir(s1)) 15 print('__next__' in dir(t1)) 16 print('__next__' in dir(set1)) 17 print('__next__' in dir(dict1))
结果：
（4）迭代器的取值方式：
迭代器的取值方式用的就是__next__方法，每next一次只取一个值，想取完所有值就要一直next，直到取完报StopIteration错误为止。
示例1：
l1 = l.__iter__() print(l1.__next__()) print(l1.__next__()) print(l1.__next__()) print(l1.__next__())
结果：
示例2：
l1 = l.__iter__()
while True:
try:
print(next(l1)) ##next() == __next__()
except StopIteration:
break
结果：
示例3：
l1 = l.__iter__()
for i in l1:
print(i)
结果：
（5）判断是否是可迭代对象和迭代器的两种方法：
a、判断是否是可迭代对象的第一种方法：
1 l = [1,2,3] 2 s = 'alex' 3 t = (1,2,3) 4 set = {1,2,3,4} 5 dict = {'name':'twonss','age':20} 6 7 f = open('log',encoding='utf-8',mode='w') 8 print('__iter__' in dir(l)) 9 print('__iter__' in dir(s)) 10 print('__iter__' in dir(t)) 11 print('__iter__' in dir(set)) 12 print('__iter__' in dir(dict)) 13 print('__iter__' in dir(f))
第二种方法：
1 from collections import Iterable #用解释器自带的模块 2 3 print(isinstance(l,Iterable)) 4 print(isinstance(s,Iterable)) 5 print(isinstance(t,Iterable)) 6 print(isinstance(set,Iterable)) 7 print(isinstance(dict,Iterable)) 8 print(isinstance(f,Iterable))
b、判断是否是迭代的第一种方法：
print('__next__' in dir(f))
第二种方法：
from collections import Iterator print(isinstance(f,Iterator))
2、生成器：
生成器其实就是迭代器，可以被for循环遍历的一种函数，由于是是函数，所以会有返回值，但是在生成器里面不会用return返回结果，而是使用yield关键字去返回结果，yield每次都能返回一个或多个值，每遇到一个yield关键字时，函数就会挂起，下次执行时就会从它当前位置继续往下执行。
生成器格式：
1 def func1(): 2 print('one') 3 yield 1 4 print('two') 5 yield 2 6 print('three') 7 yield 3 8 print('four') 9 yield 4 10 11 g = func1() #这里执行函数的话不会去执行函数内部的代码，而是返回一个生成器对象 12 print(g) #<generator object func1 at 0x0000000001DF3E60> 13 14 如果想取到函数的执行结果的话必须像迭代器一样使用next()方法： 15 print(next(g)) 16 print(next(g)) 17 print(next(g))
结果：
PS：当然生成器的取值方式是和迭代器一样的，不止是next一次次的去取，也可以使用while循环和for循环去取。
send取值：
send取值和next取值的方式是一样的，不同的是，send在取下一个值时可以给上一个yield赋值，但是，send不能用于取第一个值，而且也不能给最后一个yield赋值。
示例：
def func1(): print('one') num = yield 1 print(num) print('two') yield 2 print('three') yield 3 g = func1() print(next(g)) print(g.send(123)) #123传给了num print(next(g))
结果：
取值第一个值是用send取，结果报错：
1 def func1(): 2 print('one') 3 num = yield 1 4 print(num) 5 print('two') 6 yield 2 7 print('three') 8 yield 3 9 10 g = func1() 11 print(g.send(123)) 12 print(g.send(456)) 13 print(next(g))
结果：
3、列表表达式和生成器表达式：
列表表达式：
例如生成一个列表，列表的内容为[python1期,python2期,python3期,...]
常规的生成方式是：
l1 = []
for i in range(1,11):
l1.append('python%s期'%i)
print(l1)
使用列表表达式的生成方式是：
['python%s期' %i for i in range(1,11)]
结果：
列表表达式里还可以使用if判断：
比如判断打印大于5的每一期：
['python%s期' %i for i in range(1,11) if i > 5 ]
结果：
PS:在列表表达式里面，不仅可以做判断，还可以循环里面套循环
生成器表达式：
生成器表达式就是把列表表达式的[]换成了()，然后用next去取值，当然也 可以使用for循环：
ret = ( 'python%s期' %i for i in range(1,11)) print(next(ret)) print(next(ret)) print(next(ret)) print(next(ret)) print(next(ret))
结果：
