python基础---列表生成器、迭代器等

一、列表生成式

　　用来创建list的表达式，相当于for循环的简写形式

　　语法： [表达式 for循环 判断条件]

 '''
 普通写法
 '''
 def test():
     l= []
     for i in range(10):
         l.append(i*i)
     return l
 print(test()) 

 '''
 高级写法
 '''
 l = [x * x for x in range(10)]
 print(l)

 '''
 更高级的用法
 格式：[操作 for i in range(x) 执行操作的条件(x)]
 '''
 ##得到0-9序列中偶数的平方
 l = [x * x for x in range(10) if x%2==0)]
 print(l)
 '''
 高级解释：x*x 来源于0--9的for循环 但是 x要满足x%2==0
 '''

 ## 提取字符串中的数字，组成字符串
  l = 'asd123fds123'
 l2 = [x for  x in l   if  x.isdigit()]
 x =''.join(x)  ## 字符串拼接
 print(x)
 '''
   解释：x 来源于for循环(遍历l)， 但是x要是数字
 '''

二、生成器generator

　　　　生成器和列表生成器很像，只是把中括号变成小括号

　　　　生成器不会一次性生成所有数据，只有在调用的时候才生成。

　　　　生成器不能通过切片、或者下标取数据，只能循环或者next()取数据--- 注意生成器的位置问题，类似于‘’句柄‘’

##生成器的语法和列表生成器很像
g = (x*x for x in range(10))
print(g)                      ## 输出是：generator对象
print(type(generator)) ## 输出是：generator对象

print(next(g))  ## 获得下一个元素

## 直接遍历generator对象
for n in g:
    print(n)

二、可迭代对象和迭代器

　　　　可迭代对象(Iterable)：能被for遍历     不能next()

　　　　迭代器(Iterator)：        能被for遍历     能next()函数调用，不断返回下一个值

　　　　迭代器对象表示一个数据流，可以被看做是一个序列，但是长度不可知。只是在需要的时候，才会计算。

它可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误

 ## 可以被for循环的对象，称为可迭代对象
 ## 可以被next()和for访问，称之为迭代器对象(用的时候才生成)
 from collections import  Iterable,Iterator

 ## 判断对象的类型-- 类似于type
 print(isinstance([],Iterable))## True 可迭代 对象
 print(isinstance([],Iterator))## Flase 不是可迭代器对象 不能next访问

 print(isinstance('a',Iterable))##True
 print(isinstance('a',Iterator))##Flase

 print(isinstance({},Iterable))##True
 print(isinstance({},Iterator))##Flase

 ## 数值既不是可迭代对象，也不是迭代器对象
 ## 列表、字符串、字典、元祖 都是Iterable对象，不是Iterator对象
 ## generator、map、filter既是Iterable对象，也是Iterator对象

 ##可迭代对象转为迭代器对象--- iter()
 it = iter([1,2,3])
 print(next(it))  ##输出1

 print('----------------------')
 l = [(2,12),(6,23),(4,8)]
 l.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True) ## sort(key,...)根据什么条件排序,排序条件

 print(l)
 print(l[0][0])

type主要用于获取未知变量的类型，范围比较小
isinstance主要用于判断A类是否继承于B类，范围更大