切片

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迭代

如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代（Iteration）

因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列，所以，迭代出的结果顺序很可能不一样。默认情况下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用for value in d.values()，如果要同时迭代key和value，可以用for k, v in d.items()。由于字符串也是可迭代对象。

列表生成器

生成列表

  1. list(range(1,11))
  2. >>> [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
  4. # 表达式
  5. [x * x for x in range(1, 11)]
  6. >>> [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

生成器 （generator）

用处 ： 通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：

  1. >>> L = [x * x for x in range(10)]
  2. >>> L
  3. [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
  4. >>> g = (x * x for x in range(10))
  5. >>> g

使用 生成器完成 斐波那契数列 (注意里面的数值交换)

  1. def fib(max):
  2.     n, a, b = 0, 0, 1
  3.     while n < max:
  4.         yield b
  5.         a, b = b, a + b
  6.         n = n + 1
  7.     return 'done'

在generator 函数中；

  • 程序遇到yield 就会停止运行，并把值存贮在内存中；等待下一次调用；如果遇到rentun 则会停止；继续调用会报**StopIteration**的错误
  • 可以只用 for in 循环自动调用next（）方法；但不会获取 return的值
  • next() 使用next 可以获取下一次的 yield 返回值
  • send（）可以强行修改上一个yield表达式值。

**

迭代器 （Iterator）

我们已经知道，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。

这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：

而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。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。

小结

  • 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。