一. 列表 VS 列表生成式
如果想通过range生成一个列表
a = []
for i in range(10):
a.append(i*2)
print a
通过列表生成式，只需写一行代码。如下：
print [ i*2 for i in range(10)]
思考：此时若想创建一个包含100W个元素的列表。仅仅需要访问前几个元素，后面绝大多数元素用不到。那么通过列表生成式生成的方式就出现了浪费。
二. 生成器
如果列表元素可以按照某种算法推算出来，就可以避免资源浪费的现象。至此引出生成器的概念。
生成器只有在调用时才会生成相应的数据
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实现生成器的两种方法
方法一：列表生成式的中括号[ ]改成小括号( )
b = ( i*2 for i in range(100))
print b
方法二：函数实现，函数中使用关键字yield
# 一个数列：任意一个数都可以由前两个数相加得到
def fib(max):
n,a,b = 0,0,1
while n<max:
yield b
# 需要理解此句的含义：a, b = b ,a+b
a, b = b ,a+b
n = n+1
f = fib(10)
理解语句：a, b = b ,a+b
a,b=1,2
t = (b,a+b)
print t[0] 输出结果为2
print t[1] 输出结果为3，而不是4
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从生成器中读取数据的两种方法
方法一：使用for循环（建议使用方式）
方法二：使用next()方法
举个例子：首先通过next取2个数据，然后跳出做其他操作，再通过next继续取2个数据数据，最后通过for循环把剩余所有数据取出。
def fib(max):
n,a,b = 0,0,1
while n<max:
yield b
a, b = b ,a+b
n = n+1
f = fib(10)
print f.next()
print f.next()
print "我是其他语句，先干点别的事"
print f.next()
print f.next()
print "循环出剩下所有"
for i in f:
print i
在生成器读取数据中，读取到生成器的末尾会抛出异常。故我们需要try一下来捕获异常
def fib(max):
n,a,b = 0,0,1
while n<max:
yield b
a, b = b ,a+b
n = n+1
f = fib(10)
print f.next()
print f.next()
while True:
try:
print f.next()
except StopIteration as e:
print "已经没有值可以取了"
break
-
yield解读
函数中的yield 保存当前状态并返回，再次调用next会返回给yield。yield作用可通过debug调试程序来慢慢体会
与yield相关的两个方法：next()和send()
next()：调用yield，但不给yield传值
send()：调用yield，并给yield传值
三. 迭代器
- 凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型
目前可进行for循环的分为两类，一类是例如list、tuple dict、set、str的集合数据类型。另一类是生成器
故以上两类直接作用与for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable
可以通过isinstanch()判断一个对象是否是iterable对象
# 判断是否是可迭代对象
from collections import Iterable
print isinstance([],Iterable)
print isinstance({},Iterable)
print isinstance(4,Iterable)
- 凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，他们表示一个惰性计算的序列
可以被next()函数调用并返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator
生成器一定是Iterator对象，但是list、dict、str是Iterable，但不是Iterator
可以通过isinstanch()判断一个对象是否是Iterator对象
# 判断是否是迭代器
from collections import Iterator
print isinstance((x for x in range(5)), Iterator)
print isinstance(iter([]), Iterator)
print isinstance([], Iterator)
-
Iterable转化为Iterator
由于list、dict、str是Iterable，但不是Iterator。但可以通过iter()函数来转换为Iterator
举个栗子：将列表a转换为迭代器，并输出
a = [1,2,3,4]
it = iter(a)
while True:
try:
print it.next()
except StopIteration:
break
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