python--迭代器，生成器，三元表达式，列表解析，生成器表达式

  迭代：
    1 重复
    2 下一次重复是基于上一次的结果


python为了提供一种不依赖于索引的迭代方式，
python会为一些对象内置__iter__方法
obj.__iter__称为可迭代的对象




#obj.__iter__() 得到的结果就是迭代器


#得到的迭代器：既有__iter__又有一个__next__方法


# i=d.__iter__() #i叫迭代器


#迭代器的优点
#1：提供了一种不依赖于索引的取值方式
#2：惰性计算。节省内存


#迭代器的缺点：
#1：取值不如按照索引取值方便
#2：一次性的。只能往后走不能往前退
#3：无法获取长度


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#生成器函数：函数体内包含有yield关键字，该函数执行的结果是生成器
yield的功能：
    1.与return类似，都可以返回值，但不一样的地方在于yield返回多次值，而return只能返回一次值
    2.为函数封装好了__iter__和__next__方法，把函数的执行结果做成了迭代器
    3.遵循迭代器的取值方式obj.__next__（），触发的函数的执行，函数暂停与再继续的状态都是由yield保存的
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if x > y:

   print(x)

else:

   print(y)

x if x>y else y#三元表达式

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列表解析

l=[1,31,73,84,57,22]
# l_new=[]
# for i in l:
#     if i > 50:
#         l_new.append(i)
# print(l_new)
# 
# res=[i for i in l if i > 50]#列表解析
# print(res)

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生成器表达式

g=(i for i in range(100000000000000000000000000000000000000000000000000))

print(g)
print(next(g)) #next(g) == g.__next__()
print(next(g)) #next(g) == g.__next__()
print(next(g)) #next(g) == g.__next__()
print(next(g)) #next(g) == g.__next__()
print(next(g)) #next(g) == g.__next__()

#每次只取一个值，节省内存。表达式格式必须用（）包裹代码