python自动化开发-5

列表生成式 生成器 迭代器

• 　　列表生成式

　　  　　举个例子

　　　　列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6],要求把列表里的每个值加1，如何实现呢？　　　　　　

 L=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
 a={i+1 for i in L}
 print(a)

运行结果：{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}

说明：以上例子的实现方法就叫做列表生成式。

• 　　生成器
  　　　　生成器：如果列表中的元素可以按照某种算法推算出来，这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，把这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：即generator。
  　　　　 创建生成器的方法如下：
  　　　　　　方法1：把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator。
  　　　　　　　　例子：
  　　　　　　　　

 L =(i+1 for i in range(6))
 for i in L:
     print(i)

   运行结果：1 2 3 4 5 6

　　　　注意：generator即生成器保存的是算法，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，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。

　　　　
　　　　　　　方法2：使用yield创建生成器，即生成器函数。
　　　　　　如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator。
　　　　　　　　例子：　　　　　　　　　　

 def updown(n):
     for x in range(1, n): yield x
 for i in updown(10):
     print(i)

运行结果：1 2 3 4 5 6 7 8 9

• 　 迭代器　　　　　　迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，知道所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退，不过这也没什么，因为人们很少在迭代途中往后退。通俗地讲，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。
  　　　　　　生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。

  总结：

　　凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；

　　凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；

　　集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

　　Python语言的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的。