列表解析式、生成器表达式、集合解析式、字典解析式

知识前导总结：

可迭代对象：

1. 可以被for迭代，并且是可以回头继续打印
2. 不能被next()函数输出

迭代器(iterator)：

1. 可以使用for循环输出迭代器中的项

2. 可以被next()函数输出

   重点：迭代器一定是一个可迭代对象，但是可迭代对象未必是迭代器！
   重点：生成器对象一定是一个迭代器，但是迭代器未必是生成器对象！
   验证方法：

    next()：内建函数，并且next输出是不可回头的！
        迭代器：
        # a = (i for i in range(10))
        # next(a) 返回 依次返回迭代的元素，并且是不可回头的
        可迭代对象：
        # a = [i for i in range(10)]
        # next(a) 返回 'list' object is not an iterator，对象不是一个迭代器
        iter()：把可迭代对象转化为迭代器
        # iter(a)
        # next(iter(a)) # 如果不赋值给一个新的变量，每次返回都是iter函数包装的新的迭代器，可以使用id()查看
        #b = iter(a) # 把可迭代对象a转化为迭代器并赋值给b

生成器和列表解析式对比：

计算方式：

1. 生成器表达式延迟计算，惰性求值
2. 列表解析式立即计算并返回

内存占用：

1. 从返回值本身来说，生成器表达式省内存，返回的是一个生成器对象

2. 而列表解析式直接计算完并返回一个新的列表

计算速度：

1. 单从计算时间，生成器表达式耗时短，列表解析式耗时长

2. 但是生成器本身并没有返回任何值也就是计算的结果，只返回一个生成器对象

3. 列表解析式返回了一个计算后新的列表

1，列表解析List：

语法：

1. [返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件判断]
2. 使用中括号[]，内部是for循环，if条件语句可选
3. 立即返回一个新的列表
4. if条件判断可以使用逻辑元算符：and、or、not

定义和初始化：列表解析式是一种语法糖

1. 编译器会优化，不会因为简写而影响效率，反而因优化提高了效率
2. 减少程序员工作量，减少出错
3. 简化了代码，但可读性增强

列表解析式操作：

1. 获取10以内的偶数

       # [i for i in range(0, 10, 2)]
       # numlist = [print(i) for i in range(10)]，print函数会打印i输出到屏幕上,但是最后numlist中是None，因为print(i)的返回值都是None，并不返回i的值。可以使用type()函数擦查看！
   

2. 例2：sorted返回的是一个列表，这是一个嵌套的的列表

       # nums = [sorted(range(10))]
       # len(nums) 返回1
   

3. 下方每个字典都是单独的，所以并不是5个元素

       # [{x:y} for x in 'abcde' for y in range(3)]
   

生成器表达式：

语法：

1. (返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件)
2. 生成器表达式使用小括号包裹

重点生成器表达式返回的是一个生成器(generator)对象！

1. 生成器是可迭代对象
2. 生成器和迭代器是不同的对象，但都是可迭代对象！

与列表解析式的区别：

1. 生成器表示式是按需计算（或称惰性求值，延迟计算）
2. 列表解析式是立即返回值
3. 从开始到最后走完，不能再次迭代

生成器操作：

g = ("{:04}".format(i) for i in range(1, 11)) #返回  at 0x7f3db0814eb8>
next()：可以输出生成器中的一个值

In [2]: it = (print("{}".format(i)) for i in range(2))
In [3]: it
Out[3]:  at 0x7faca927ffc0>

In [4]: [i for i in it]
0
1
Out[4]: [None, None]

In [5]: [i for i in it]
Out[5]: []

集合解析式：

语法：

1. {返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件}
2. 集合解析式使用大括号{}
3. 立即返回一个集合

4. 集合解析式中计算的结果类型必须是可hash的类型

   集合解析式操作：
       1，{(x, x + 1) for x in range(10)} 返回 {(0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5)}
   

字典解析式：

语法：

1. {返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件}
2. 使用大括号{}
3. 使用key:value键值对形式，因为是字典不是集合
4. 立即返回一个字典

字典解析式操作：

{x:(x + 1) for x in range(10)}

重点总结：

迭代器协议：

1. 迭代器协议：对象需要提供next()方法，它要么返回迭代中的下一个元素或者下一项，要么就引起一个StopIteration异常，以终止迭代！
2. 可迭代对象：实现了迭代器协议的对象
3. 协议是一种约定，可迭代对象实现迭代器协议，Python的内置工具（如for循环，min，max函数等）使用迭代器协议访问对象！

例如：
1，在Python语言中可以使用for循环遍历列表，列表就是可迭代对象
for i in [i for i in range(5)]:
print(i)

生成器：生成器只能遍历一次！

Python使用生成器，而生成器具有惰性求值，延迟计算等特性，是指在需要的时候才会产生结果，而不是立即产生结果！比如列表解析式是立即返回一个列表，而生成器表达式返回的是一个生成器对象，只有当用for循环迭代时，才会取计算结果！

1. 生成器函数：常规函数定义，使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次从它离开的地方继续执行！
2. 生成器表达式：类似于列表解析式，但是生成器返回按需产生结果的一个对象，而不是一次构建一个结果列表！