列表生成式
写列表生成式时，把要生成的元素x * x放到前面，后面跟for循环，就可以把list创建出来。
EX：
[x * x for x in range(1, 11)] #输出：[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0] #for循环后加if判断 #输出：[4, 16, 36, 64, 100] [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ'] #两层循环 #输出：['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']
列表生成式也可以使用两个变量来生成list
d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' } [k + '=' + v for k, v in d.items()] #输出：['y=B', 'x=A', 'z=C']
Note：
1\在一个列表生成式中，for前面的if ... else是表达式，而for后面的if是过滤条件，不能带else。
2\使用列表生成式时注意要带“中括号[]”，才会输出列表。
生成器
定义
Def：一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。
如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。
创建generator方式
One：
把一个列表生成式的[]改成()
>>> L = [x * x for x in range(10)] >>> L [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] >>> g = (x * x for x in range(10)) >>> g <generator object <genexpr> at 0x1022ef630>
创建L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator。
通过next()函数获得generator的下一个返回值，将generator一个一个打印出来。
>>> next(g) 0 >>> next(g) 1 >>> next(g) 4 …… >>> next(g) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration
generator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。
Two：
如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就是一个generator函数。
generator函数和普通函数的执行流程不一样。普通函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
EX:定义一个generator函数，依次返回数字1，3，5,
def odd(): print('step 1') yield 1 print('step 2') yield(3) print('step 3') yield(5)
调用该generator函数时，首先要生成一个generator对象，然后用next()函数不断获得下一个返回值：
>>> o = odd() >>> next(o) step 1 1 >>> next(o) step 2 3 >>> next(o) step 3 5 >>> next(o) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration
可以看到，odd不是普通函数，而是generator函数，在执行过程中，遇到yield就中断，下次又继续执行。执行3次yield后，已经没有yield可以执行了，所以，第4次调用next(o)就报错。
Note：调用generator函数会创建一个generator对象，多次调用generator函数会创建多个相互独立的generator。
小结
generator是非常强大的工具，在Python中，可以简单地把列表生成式改成generator，也可以通过函数实现复杂逻辑的generator。
要理解generator的工作原理，它是在for循环的过程中不断计算出下一个元素，并在适当的条件结束for循环。对于函数改成的generator来说，遇到return语句或者执行到函数体最后一行语句，就是结束generator的指令，for循环随之结束。
请注意区分普通函数和generator函数，普通函数调用直接返回结果：
>>> r = abs(6) >>> r 6
generator函数的调用实际返回一个generator对象：
>>> g = fib(6) >>> g <generator object fib at 0x1022ef948>
迭代器
可以直接作用于```for``循环的数据类型有以下几种：
一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；
一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。
可迭代对象
定义
可迭代对象：可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象（iterable）。如list、tuple、dict、set、str等.
判断方法
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：
>>> from collections.abc import Iterable >>> isinstance([], Iterable) True >>> isinstance({}, Iterable) True >>> isinstance('abc', Iterable) True >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable) True >>> isinstance(100, Iterable) False
迭代器
定义
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。
判断方法
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：
>>> from collections.abc import Iterator >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator) True >>> isinstance([], Iterator) False >>> isinstance({}, Iterator) False >>> isinstance('abc', Iterator) False
可以看到，生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。
把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：
>>> isinstance(iter([]), Iterator) True >>> isinstance(iter('abc'), Iterator) True
小结
1、凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型。
2、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。
3、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。
4、Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的.
