最近見天一直在看廖大的python教程，卻發現很多基礎看著很簡單，但卻不會應用，歸根結底還是因為理解不到位，故而又將教程學了一遍，並將自己的理解記錄一下，也方便後面查閱。由於沒有相關程式設計基礎，有些理解可能是錯的，敬請批評指正。
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有時候用迴圈生成列表太過繁瑣，就可用列表生成式代替。
l = [ x for x in range(1, 4)] #此時與應用迴圈區別不大
>>> l = [1, 2, 3]
l = [x*y for x in range(1, 4) for y in range(1, 4)] #一行**即可實現雙重迴圈
>>> l = [1, 2, 3, 2, 4, 6, 3, 6, 9]
l = [x*y for x in range(1, 4) for y in range(1, 4) if x*y % 2 != 0] # 也可加條件
>>> l = [1, 3, 3, 9]
通過列表生成式可以建立乙個列表，但受記憶體限制，此種方法建立的列表長度有限，且一次性生成整個列表也是不划算的，因為列表內後面的資料短時間內可能用不到。那有沒有方法可以實現動態生成資料呢，即需要使用時再生成資料，不使用之前不生成。
在python中，這種邊迴圈邊計算的機制，稱為生成器，即generator。
建立生成器的方法：
將列表生成式的改為()即可。例：g = (x*x for x in range(1, 10))，即是乙個生成器。可通過next（g）函式逐個生成資料。每呼叫一次next(g)即可生成乙個資料：1，4，9……。也可利用for迴圈生成資料：for n in g: print(n)
使用yield關鍵字，當函式中出現yield關鍵字後，該函式就不再是普通函式，而是乙個生成器。普通函式按順序執行，遇到return或最後一行就返回，下次呼叫再從頭開始重複執行；生成器遇到yield關鍵字即返回資料，下次呼叫繼續執行yield後面的程式。
例：def odd():
print ('step 1')
yield 1
print ('step 2')
yield 3
print ('step 3')
yield 5
呼叫該生成器時，先生成乙個generator物件，然後用next（）不斷獲得返回值
>>> g = odd()
>>> next(g)
step 1
1>>>next(g)
step 2
可以被next()函式呼叫並不斷返回下乙個值的物件稱為迭代器。
generator都是迭代器。可使用isinstance(, itarator)來判斷乙個物件是否是迭代器。
list、dict、str等都不是迭代器，可用iter()將其轉換為迭代器，iter(list)。
迭代器表示乙個資料流，可被看作乙個未知長度的有序序列，只有當需要返回下乙個數值時才計算。
迭代器，生成器
迭代器 生成器 生成器的第1種實現方式 列表生成式改為生成器 python中yield關鍵字 函式中如果有yield，那麼呼叫這個函式的返回值為生成器。當生成器g呼叫next方法，執行函式，知道遇到yield就停止 再執行next，從上一次停止的地方繼續執行 函式中遇return直接退出，不繼續執行...
迭代器 生成器
迭代器 iter 可迭代物件 下乙個元素的值 next 可迭代物件 類中實現 iter 方法 提供迭代器 實現迭代器 import time class mylistiter object 迭代器類 def init self,data self.data data self.index 0 def...
迭代器生成器
迭代器 iterator 概述 迭代器是訪問集合內元素的一種方式。迭代器物件從集合的第乙個元素開始訪問，直到所有的元素都被訪問一遍後結束。迭代器不能回退，只能往前進行迭代。這並不是什麼很大的缺點，因為人們幾乎不需要在迭代途中進行回退操作。迭代器也不是執行緒安全的，在多執行緒環境中對可變集合使用迭代器...