1.生成器：
1.1 起源：
如果列表中有一萬個元素，我們只想要訪問前面幾個元素，對其進行相關操作，通過for迴圈方式效率太低，並且後面的元素會浪費記憶體，還會受到記憶體限制，所以產生生成器來解決這個問題。
1.2 啥是生成器：
通過某種演算法推演出我們所需要的內容，而不必建立所有的列表元素。這種一邊迴圈一遍計算的機制叫做生成器（generator）。通過使用yield返回值函式，每次呼叫yield都會暫停，將值返回出去進行計算處理。生成器類似於返回值為陣列的乙個函式，這個函式可以接受引數，可以被呼叫，但是，不同於一般的函式會一次性返回包括了所有數值的陣列，生成器一次只能產生乙個值，這樣消耗的記憶體數量將大大減小。生成器也是乙個更加複雜的迭代器。
1.3 建立生成器：
方法一：把列表生成式的 [ ] 改為 ( ) 即可。
generator_item = ( i*i for i in range(10)) 輸出：at0x000002a4cbf9eba0>
如果要乙個個列印出來，可以通過next（）函式獲得generator的下乙個返回值
print(next(generator_item)) ==> 1
print(next(generator_item)) ==> 4
print(next(generator_item)) ==> 9
通過這種方式（呼叫next（）方法） ，最後會報錯 stopiteration ，所以一般不用這種方法，一般用for迴圈遍歷生成器
方法二：通過函式的形式建立，典型例子，斐波那契數列
def fib(max):2. 迭代器：（迭代就是迴圈）n,a,b =0,0,1
while n < max:
yield b
a,b =b,a+b
n = n+1
return 'done'
g = fib(6)
while true:
try:
x = next(g)
print('generator: ',x)
except stopiteration as e:
print("生成器返回值：",e.value)
break
2.1 定義： 迭代器包含有next方法的實現，在正確的範圍內返回期待的資料以及超出範圍後能夠丟擲stopiteration的錯誤停止迭代。
2.2 我們已經知道，可以直接作用於for迴圈的資料型別有以下幾種：
一類是集合資料型別，如list,tuple,dict,set,str等
一類是generator，包括生成器和帶yield的generator function
這些可以直接作用於for 迴圈的物件統稱為可迭代物件：iterable
可以使用isinstance()判斷乙個物件是否為可iterable物件
生成器不但可以作用於for迴圈，還可以被next()函式不斷呼叫並返回下乙個值，直到最後丟擲stopiteration錯誤表示無法繼續返回下乙個值
使用iter()函式可以將序列轉化為迭代器
2.3 小結
3. with上下文管理器
一些不得不知道的知識：
上下文管理器：支援上下文管理協議的物件，這種物件實現了__enter__和__exit__方法。
as的作用：將返回的物件賦給乙個變數，以方便以後的使用。
with是乙個物件
執行步驟：
1.當進入語句塊時，先執行__enter__方法，把檔案開啟，並返回該檔案物件
2.執行**塊內容
3.離開**塊的時候，執行__exit__方法，關閉檔案。
在執行過程中，無論遇到什麼異常，都是要離開**塊的，這個時候就由__exit__方法接管了。可以在__exit__中定義，讓異常顯示出來。
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