Python3学习笔记06——列表创建及生成器

在Python中使用for循环是，只要作用于一个可迭代对象，for循环就可以正常运行，而我们不太关心该对象究竟是list还是其他数据类型。
那么，如何判断一个对象是可迭代对象呢？方法是通过collections模块的Iterable类型判断：

from collections.abc import Iterable

r=isinstance('ABC',Iterable) # str是否可迭代

print(r)

结果：
TRUE
表明是可迭代对象。

#用循环生成列表

L=[]
for x in range(1,11):
    L.append(x*x)

print(L)

#列表生成式

print([x*x for x in range(1,11)])

#for 循环后边还可以加上if判断
#比如只生成偶数的平方

print([x*x for x in range(1,11) if x%2==0])

#还可以使用两层循环，生成全排列

print([m+n for m in 'ABC' for n in 'XYZ'])

#把一个list中的所有的字符串变成小写：

L=['Hello','World','IBM','Apple']
print([s.lower() for s in L])

运行结果依次为：
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
[4, 16, 36, 64, 100]
[‘AX’, ‘AY’, ‘AZ’, ‘BX’, ‘BY’, ‘BZ’, ‘CX’, ‘CY’, ‘CZ’]
[‘hello’, ‘world’, ‘ibm’, ‘apple’]

如果list中既包含字符串，又包含整数，由于非字符串类型没有lower（）方法，所以里欸报生成式会报错。
L= L=[‘Hello’,‘World’,18,‘IBM’,‘Apple’]
此时，可使用内建的isinstance函数判断一个变量是不是字符串：

#list中既包含字符串，有包含整数

L=['Hello','World',18,'Apple',None]
print([s.lower() for s in L if isinstance(s,str) ])

生成器：
不创建完整的list，一边循环一边计算的机制，成为生成器：generator，此方法可节省大量空间。

要创建一个generator，有很多种方法。第一种很简单，只要把一个列表生成式的【】改成（），就创建了一个generator（）：

g=(x*x for x in range(10))
print(g)

输出结果：

generator保存的是算法，每次调用next(g)，就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多元素时，抛出StopIteration的错误。
当然，不断调用next(g)这种打印返回值的方法太变态了，正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象：

第二种方法：用函数生成
斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator，也就是说，斐波拉契函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要把print(b)改为yield b 就可以了。

def fib(max):
    n,a,b=0,0,1
    while n

这里最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next（）的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。

#杨辉三角

def yanghui(t):
    print([1])
    line=[1,1]
    print(line)
    for i in range(2,t):
          r=[]
          for i in range(0,len(line)-1):
              r.append(line[i]+line[i+1])
          line=[1]+r+[1]
          print(line)
print(yanghui(6))

输出结果：
[1]
[1, 1]
[1, 2, 1]
[1, 3, 3, 1]
[1, 4, 6, 4, 1]
[1, 5, 10, 10, 5, 1]
None