Python基础（8）：python中的特性进阶篇（迭代，列表生成式，生成器，迭代器）

python中还包括一些高级特性，以下简单介绍。

迭代

定义：用for循环来遍历对象的过程，叫做迭代。

作用对象：可迭代对象

如何判断是否为可迭代对象：isinstance(xxx,Iterable)，Iterable类型来源于collections模块。

应用场景：

1：遍历列表或元组 

2：遍历字典   

3：实现列表下标循环   (enumerate是一个内置函数，可以将列表变为索引-元素对)

列表生成式

定义：python内置的，一种简单，强大，用来创建列表的生成式。

目的：使代码更简洁。

简单对比：

生成一个[1,4,9，…10*10]的列表

传统方法：

列表生成式：

应用场景：

用if增加判断，生成更符合需求的列表

双层循环生成全排列

使用两个变量生成列表

使用类方法，生成符合需求的列表

 

生成器

定义：一边循环一边计算元素的机制。生成器，又称为generator

目的：节约内存。直接定义或生成列表时，若列表过大，需要占用大量内存。

定义生成器的两种方法：

1：列表生成式变形记，将列表生成式的[]变成()，就变成了生成器

生成器对象的获取，简单的需要借助next()方法，如下所示：

这个简单的小例子有助于我们了解两点内容：1，生成器保存的是算法，每调用一次next，执行一次，返回一个结果。2，next直接调用时，若生成器中已无对象，会抛出stopIteration异常。

所以，获取生成器对象，还有一种通俗的方法，for循环。生成器是可迭代对象啊，(*^▽^*)

2：函数和yield

因为生成器中保存的是算法。算法有难有易，对于，稍显复杂的算法，无法用上述方法创建生成器。

例如，斐波那契数列。

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...，除第一和第二个数之外，任意一个数，均为前两个数的和。函数实现如下：

从此例中我们可以看到，函数有着跟生成器一样的目标：定义一种规则。所以，第二种定义生成器的方法，就是利用函数。

在上述实例中，将print(b)，改为yield b

当函数中包含yield关键字时，该函数不再为普通函数，而是generator。

yield与普通函数相比不同的地方在于，普通函数顺序执行，用return返回需要的值，而yield则是，执行到yield，返回生成器对象，停止，下一次，再从上次停止的地方继续执行。

从生成器对象中取值，上文已经讲过，next函数或for循环。所以，裴波那契生成器，修改如下：

迭代器

定义：可以被next函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator（用isinstance函数判断）

易混淆点：

可以直接作用于for循环的，成为可迭代对象：Iterable。包括数据集合类型（列表，元组，字典，集合，字符串）和生成器generator。

可迭代对象，不等于迭代器。

根据迭代器对象，可用next函数调用，直至抛出StopIteration异常的，只有生成器。所以生成器是一种迭代器。

其他可迭代对象，若需转换成迭代器，需要iter函数。

理论基础：

Iterator对象，表示的是一个数据流。

可以看做是一个有序序列，但不知道长度，需要始终通过next取值，知道不再返回数据时，抛出异常。

Iterator对象，采用惰性计算，需要返回下一个数值时才会去计算。