六、迭代器与生成器

1、迭代器协议

协议：对象必须提供一个next方法，执行该方法要么返回迭代中的下一项，要么引起一个Stoplteration异常，以终止迭代（只能往后不能往前）
可迭代对象：实现了迭代器协议的对象（如何实现：对象内部定义一个__iter__（）方法）
协议是一种约定，可迭代对象实现了迭代器协议，python的内部工具（如for循环，sum，min,max函数等）使用迭代器协议访问对象。

2、for循环机制

本质：循环所有对象，全部使用迭代器协议
for循环：先调用对象的__iter__方法将其转换成一个迭代器，然后使用迭代器协议实现循环访问。

1 # for i in l:    # 相当于：i_l = l.__iter__() ; i_l.__next__()
2 l = [0,1]
3 l_iter = l.__iter__() #生成可迭代对象，遵循迭代器协议
4 print(l_iter.__next__())
5 print(l_iter.__next__())
6 
7 输出：
8 0
9 1

 1 #使用while循环模拟for循环所作的事
 2 l = [1,2,3]
 3 l_test = l.__iter__()
 4 while True:
 5     try:
 6         print(l_test.__next__())
 7     except StopIteration:
 8         print('迭代结束。')
 9         break
10 
11 输出：
12 1
13 2
14 3
15 迭代结束。

3、列表生成式：把要生成的元素放在前面，后面跟 for 循环，把list列表创建出来，后面可加 if 判断或者继续再使用 for

1 #计算列表[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]的结果，并能被2整除的数。
2 
3 print(list(x * x for x in range(1,11) if x%2==0))
4 
5 输出：
6 [4, 16, 36, 64, 100]

1 #使用for循环来求值
2 
3 l = []
4 for i in range(1,11):
5     if i % 2 == 0:
6         l.append(i*i)
7 print(l)

4、生成器

一种数据类型，能自动实现迭代器协议（其它需调用自身内置的__iter__方法），所以生成器就是可迭代对象。

两种形式：

1、生成器函数：函数使用yield语句而不是return语句返回，一次返回一个结果，中间挂起函数状态，以便下次从离开的地方执行（yield可返回多次值）

 1 def test():
 2     yield 1
 3     yield 2
 4 f = test()
 5 print(f)
 6 print(f.__next__())    #可直接使用next方法
 7 print(f.__next__())
 8 
 9 输出：
10 <generator object test at 0x000000D2D88590C0>    #生成迭代器
11 1
12 2

1 #将下文列表解析的 [] 换成（），就是生成表达式。
2 renwu_list = ('任务%s' %i for i in range(10))
3 print(renwu_list.__next__())
4 print(renwu_list.__next__())
5 
6 输出：
7 任务0
8 任务1

 1 #列表解析
 2 list = ['任务%s' %i for i in range(10)]
 3 print(list)
 4 # list = []
 5 # for i in range(10):
 6 #     list.append('任务%s' %i)
 7 # print(list)
 8 
 9 输出：
10 ['任务0', '任务1', '任务2', '任务3', '任务4', '任务5', '任务6', '任务7', '任务8', '任务9']

三元表达式

1 name = 'jack'
2 res = 'yes' if name == 'jack' else 'no'    #if为True时返回yes
3 print(res)
4 
5 输出：
6 ye

5、总结

语法与函数类似；自动生成迭代器协议；状态挂起。
优点：1、延迟计算，一次返回一个结果。2、有效提高代码可读性
注意：生成器只能遍历一遍