列表生成式:

例一:

a = [i+1 for i in range(10)]
print(a)

输出:
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

例二:

L = [1, 2, 3, 4, 5]
print([i*i for i in L if i>3])

输出:
[16, 25]

例三:

L = [1, 2, 3, 4, 5]
I = [6, 7, 8, 9, 10]
print([i*a for i in L for a in I if i > 2 if a < 8])

输出:
[18, 21, 24, 28, 30, 35]

生成器:

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。

所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。

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:

示例:

L = [1, 2, 3, 4, 5]
I = [6, 7, 8, 9, 10]
g = (i*a for i in L for a in I )
print(g)

输出:
<generator object <genexpr> at 0x00000276586C1F48>

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。

我们可以直接打印出list的每一个元素,可以通过generator的next()方法

next(g)

例一:

L = [1, 2, 3, 4, 5]
I = [6, 7, 8, 9, 10]
g = (i*a for i in L for a in I )
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))

输出:
6
7
8

例二:

L = [1, 2, 3, 4, 5]
I = [6, 7, 8, 9, 10]
g = (i*a for i in L for a in I if i > 2 if a < 8)
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))

输出:
18
21
24

因为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。正确的方法是使用for循环,因为generator也是可迭代对象:

例三:

g = (i*i for i in range(0, 5))
for i in g:
    print(i)

当我们创建了一个generator后,基本上永远不会调用next()方法,而是通过for循环来迭代它。

generator非常强大。如果推算的算法比较复杂,用类似列表生成式的for循环无法实现的时候,还可以用函数来实现。

比如,著名的斐波拉契数列(Fibonacci),除第一个和第二个数外,任意一个数都可由前两个数相加得到:

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

斐波拉契数列用列表生成式写不出来,但是,用函数把它打印出来却很容易:

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
上面的函数可以输出斐波那契数列的前N个数:
>>> fib(6)
1
1
2
3
5
8
仔细观察,可以看出,fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则,可以从第一个元素开始,推算出后续任意的元素,这种逻辑其实非常类似generator。
也就是说,上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator,只需要把print(b)改为yield b就可以了:
def fib(max):
    n,a,b = 0,0,1

    while n < max:
        #print(b)
        yield  b
        a,b = b,a+b

        n += 1

    return 'done'
这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字,那么这个函数就不再是一个普通函数,而是一个generator:
def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'
print(fib(5))

输出:
<generator object fib at 0x0000023DC66C1F48>

调用方法:   ##但是用for循环调用generator时,\
            ##发现拿不到generator的return语句\
            ##的返回值。如果想要拿到返回值,必须捕获StopIteration错误,返回值包含在StopIteration的value中:
for i in fib(5):
    print(i)
    
    
输出:
1
1
2
3
5

或者:
date = fib(5)
print(date.__next__())
print(date.__next__())
print(date.__next__())
print('test')
print(date.__next__())
print(date.__next__())

输出:
1
1
2
test
3
5

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

还可通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果  

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Alex Li'

import time
def consumer(name):
    print("%s 准备吃包子啦!" %name)
    while True:
       baozi = yield

       print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name))


def producer(name):
    c = consumer('A')
    c2 = consumer('B')
    c.__next__()
    c2.__next__()
    print("老子开始准备做包子啦!")
    for i in range(10):
        time.sleep(1)
        print("做了2个包子!")
        c.send(i)
        c2.send(i)

producer("alex")

通过生成器实现协程并行运算

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。

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:

>>> from collections 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

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。

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象:

>>> from collections import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False

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

为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator?

这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流,Iterator对象可以被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。可以把这个数据流看做是一个有序序列,但我们却不能提前知道序列的长度,只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据,所以Iterator的计算是惰性的,只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流,例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

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。

Python3的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的,例如:
for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
    pass

实际上完全等价于:
# 首先获得Iterator对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while True:
    try:
        # 获得下一个值:
        x = next(it)
    except StopIteration:
        # 遇到StopIteration就退出循环
        break