Python 中的重点来了 ： 迭代器 生成器

可迭代的对象：带有__iter__方法的，就是迭代器。字符串，列表，元祖，字典，集合，文件，都是可迭代的

可迭代的对象使用了__iter__方法的，就是迭代器，带有__next__,__iter__方法。

l = [1,2,3,4,6]   # l被称为可迭代的对象
l1 = l.__iter__()  # l1为迭代器
l1.__iter__()     # 迭代器的两种方法
l1.__next__

Python 中的for循环 就是用了迭代器的原理

生成器：

1.生成器函数：常规函数定义，但是，使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次重它离开的地方继续执行

2.生成器表达式：类似于列表推导，但是，生成器返回按需产生结果的一个对象，而不是一次构建一个结果列表

生成器实例：

def func():
    a = 1
    b = 3
    print('------')
    yield a
    print('******')
    yield b 

ret = func() # ret就是生成器 ，实质上就是迭代器
print(next(ret))
print(next(ret))

**执行第三次他会报错

生成器的优点：如果读取大量的内容，那么用迭代器可以减少内存，惰性计算

生成器的应用send语句 加上装饰器 贼牛逼，计算每日平均利率

def wrapper(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        ret = func(*args,**kwargs)
        next(ret)
        return ret
    return inner

@wrapper
def pjs():
    total = 0
    day = 0
    ave = None
    while True:
        day_num = yield ave
        total +=day_num
        day += 1
        ave = total / day

ave = pjs()
# next(ave)
print(ave.send(10))
print(ave.send(15))

yield from 语句

正常的情况下的生成器

list =[1,2,3,4,5,6,7,8,9]
def func():
    for i in  list:
        yield i
ret = func()
print(next(ret))
print(next(ret))
print(next(ret))
print(next(ret))

yield from语句的生成器

def func():
    yield from list

ret = func()
print(next(ret))
print(next(ret))

效果与上面产生的生成器是一样 的

列表推导式 与 生成器表达式

#alex 准备下十个蛋来报答egon
for i in range(1,11):
    print('alex下的第%s个蛋！！！！ 真厉害呀' % i)

# 用列表推导式来表达：
l = [i for i in range(1,11)]
print(l)

生成器的表达是就是把列表推导式的中括号，变成小括号

#alex 准备下十个蛋来报答egon
for i in range(1,11):
    print('alex下的第%s个蛋！！！！ 真厉害呀' % i)

# 用列表推导式来表达：
l = （i for i in range(1,11)）
print（next（l））
print（next（l））
print（next（l））
print（next（l））

完美