python3 迭代器&生成器

前戏：列表生成式

等于

用列表生成式生成列表。需要将所有数据生成到内存中，占用空间，如果数据太多。生成数据就会耗时较久。

例如需要运行卡顿一下.....

定义一个生成器：定义时不生成任何数据，只有通过for循环调用，或者生成器本身自带的__next__()方法来调用。

注意：1、__next__()方法调用时，只能向下调用，无法向上调用。

　　　2、内存中只保存当前调用生成的这一个数据，已经取(生成)过的数据，无法再次访问。只能再次从头循环取。。

用函数制作一个生成器：yield 关键字

生成器只有__next__()方法获取已有的yield值

新知识：异常捕获、next内置方法两种用法

send()方法：给yield传一个值，同时进行__next__()调用，进行生成器的返回：取yield本次获取的值。并进行本次代码执行。

__next__()只进行唤醒本次取值，无法给yield传值。

send()可以给yield传值，并唤醒取值。

迭代器：

迭代是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。可以使用__next__()不断循环返回下一个值得对象为“迭代器”

：如字符串、列表、元组、字典、generator生成器。等...

可被for循环取值的对象为可迭代对象。

迭代器：

判断是否可以迭代

In [50]: from collections import Iterable

In [51]: isinstance([], Iterable)
Out[51]: True

In [52]: isinstance({}, Iterable)
Out[52]: True

In [53]: isinstance('abc', Iterable)
Out[53]: True

In [54]: isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
Out[54]: True

In [55]: isinstance(100, Iterable)
Out[55]: False