python(可迭代对象，迭代器，生成器及send方法详解)

一.可迭代对象
 对象必须提供一个__iter__()方法，如果有，那么就是可迭代对象，
 像列表，元祖，字典等都是可迭代对象
可使用isinstance(obj,Iterable)方法判断

 from collections import Iterable,Iterator
 l={'':2,'fd':5,'f':6}
 l_i=l.__iter__()

 print(isinstance(l,Iterable))
 print(isinstance(l_i,Iterator))

结果：

True

True

二.迭代器

迭代器协议：
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，要么就引起一个StopIteration异常，以终止迭代 （只能往后走不能往前退）
符合迭代器协议的就是迭代器。
一个对象是迭代器也是可迭代对象。
from collections import Iterable,Iterator
l={'2':2,'fd':5,'f':6}
l_i=l.__iter__()
s=isinstance(l,Iterable)
print(s)
print(isinstance(l_i,Iterator))
打印结果：
True
True
三.生成器
遵循迭代器协议，相当于一种特殊的迭代器对象
1.生成器表达式
（1）三元表达式(必须是三元)
name = '李'
res='儿子' if name == '李' else '爸爸'
print(res)
打印结果：
儿子
（2）列表解析
所谓列表解析就是列表内包含两元或三元表达式（不能是四元）

 l=['蚂蚁%s' %i for i in range(10)]
 l1=['蚂蚁%s' %i for i in range(10) if i >5]
 print(l)
 print(l1)

打印结果：
['蚂蚁0', '蚂蚁1', '蚂蚁2', '蚂蚁3', '蚂蚁4', '蚂蚁5', '蚂蚁6', '蚂蚁7', '蚂蚁8', '蚂蚁9']
['蚂蚁6', '蚂蚁7', '蚂蚁8', '蚂蚁9']
一行代码写出9*9乘法表：
print('\n'.join([' '.join(["%dX%d=%-2d" %(i,m,m*i) for i in range(1,m+1)]) for m in range(1,10)]))
原理：.join（）方法处理的结果是一个整体的字符串
(3)生成器表达式

  l=['蚂蚁%s' %i for i in range(10)]#列表
  l=（'蚂蚁%s' %i for i in range(10)）#生成器表达式
  和列表相比不占用内存，使用一次生成一次
 l=('蚂蚁%s' %i for i in range(10))
 print(l)
 print(l.__next__())
 print(l.__next__())
 print(next(l))
 print(next(l))

运行结果：
<generator object <genexpr> at 0x000002191AFB5BA0>
蚂蚁0
蚂蚁1
蚂蚁2
蚂蚁3

2.生成器函数
优点：
不会立即执行，节省内存。
有需要时用一个现运行出一个，yield会保留当前状态，下次从当前位置继续运行，直到再次碰到yeild。
对比两个过程理解：
过程一（做出一个卖一个，即调用一次现运行出来一个结果）

 def product_baozi():
    for i in range(100):
       print('正在生产包子%s' %i)
       yield '一屉包子%s' %i #i=1
       print('开始卖包子')
 pro_g=product_baozi()
 baozi1=pro_g.__next__()

运行结果：
正在生产包子0
过程二：（调用第二次，现运行出来第二个结果）

 def product_baozi():
    for i in range(100):
       print('正在生产包子%s' %i)
       yield '一屉包子%s' %i #i=1
       print('开始卖包子')
 pro_g=product_baozi()

 baozi1=pro_g.__next__()
 baozi1=pro_g.__next__()

打印结果：
正在生产包子0
开始卖包子
正在生产包子1
3.生成器特性
特性一：for循环可以遍历生成器
def eges():
   for i in range(5):
      yield '鸡蛋%s' %i #i=1
pro_g=eges()

for i in pro_g:
    print(i)
特性二：生成器只能迭代一次，用完就没了。

 with open('人口普查','r',encoding='utf-8') as f:
     def g_population():
       for i in f:
          yield i

 print(sum(eval(l)['population']  for l in g_population()))
 print(g_population().__next__())  #此句会抛出异常

4.利用生成器实现单线程并发
send（）方法，
有一个参数，该参数指定的是上一次被挂起的yield语句的返回值，
并且再次遇到yeild会向send传回一个值。
实例：饭店吃饭

 import time
 def consetomer():
     print('服务员点餐')
     time.sleep(5)
     for i in range(5):
          cai=yield i   #接受send的传值，并向下执行，直到结束或遇到下一个yield(此时的yield会向send传回一个值)
          print('顾客开始吃第%s个菜' %cai)

 def canting():
     g1=consetomer()
     print(g1.__next__())
     print('厨师准备做菜')
     for i in range(1,5):
         time.sleep(1)
         print('第%s个菜做好了' %i)
         print('第%s个好吃' %g1.send(i)) #传送上一次挂起的yield并等待接受下一次yeild返回值
 canting()

打印结果：

 服务员点餐
 0
 厨师准备做菜
 第1个菜做好了
 顾客开始吃第1个菜
 第1个好吃
 第2个菜做好了
 顾客开始吃第2个菜
 第2个好吃
 第3个菜做好了
 顾客开始吃第3个菜
 第3个好吃
 第4个菜做好了
 顾客开始吃第4个菜
 第4个好吃