生成器和迭代器

物件必須提供乙個next方法，執行該方法要麼返回迭代中的下一項，要麼返回乙個異常來終止本次迭代。（只能往前走，不能往後退！）

遵循了（實現了）迭代器協議的物件。（物件內部實現了乙個__next__方法，以實現迭代器協議）稱為乙個迭代器物件。他們的作用是逐個遍歷容器中的物件。迭代器物件一定是可迭代物件

>>> from collections import iterable, iterator

>>> l = list([1,2,3])   # 定義列表
>>> l_iter = l.__iter__()   # 呼叫列表的 __iter__ 方法
>>> isinstance(l, iterable)   # 列表可迭代物件
true
>>> isinstance(l, iterator)   # 列表不是迭代器
false
>>> isinstance(l_iter, iterable)   # 列表的__iter__ 方法返回 是可迭代物件
true
>>> isinstance(l_iter, iterator)   # 列表的__iter__ 方法返回 也是是迭代器物件
true

實現了__iter__方法的物件稱為可迭代物件。

range()物件也是可迭代物件。

生成器物件也是可迭代物件。

>>> from collections import iterable, iterator

>>> isinstance(range(10), iterator)
false
>>> isinstance(range(10), iterable)
true
# 生成器物件一定是迭代器物件， 那麼他也必然是可迭代物件
>>> isinstance((i for i in range(10)), iterator)
true
>>> isinstance((i for i in range(10)), iterable)
true

for 迴圈的本質：使用迭代器協議訪問可迭代物件中的每乙個物件。

生成器類似於一種資料型別，這種資料型別自動實現了迭代器協議，所以生成器也是迭代器。

生成器分類及在python中的表現形式：（python有兩種不同的方式提供生成器）

常規函式定義，但是，使用yield語句而不是return語句返回結果。yield語句一次返回乙個結果，在每個結果中間，掛起函式的狀態，以便下次重它離開的地方繼續執行

>>> def generator(n):

...     for i in range(n):
...         yield i
... 
>>> gener_obj = generator(10)
>>> gener_obj.__next__()
0>>> gener_obj.__next__()
1>>> gener_obj.__next__()
2>>> type(gener_obj)

注意生成器 用()包裹起來

>>> generator = (i for i in range(10))

>>> generator.__next__()
0>>> generator.__next__()
1>>> type(generator)

生成器和迭代器

可以直接作用於for迴圈的物件稱為可迭代物件 iterable.可以用isinstance 判斷乙個物件是否是iterable物件。isinstance iterable true isinstance iterable true isinstance 235,iterable false 而生成器...

迭代器和生成器

1 迭代器的概念 print dir 告訴我列表的所有用法 有雙下劃線的所有方法叫做雙下方法，是c語言已經寫好的方法。你可以用不止一種方法呼叫它。列表的用法變集合 set dir 求交集 set dir set dir set dir 求列表，字典，字串它們的用法的交集 他們共同的用法 iterab...

生成器和迭代器

1.iterator 迭代器 舉例 我們對list使用for for i in 1,2,3,4 print i 12 34對string物件使用for for ch in python print ch py thon對字典物件使用for for k in print k yx對檔案使用for fo...