一、列表生成式 List Comprehensions
Python內置的非常簡單卻強大的可以用來創建list的生成式。
使用
range
和
for循環
創建
In [21]: for循環后面還可以加上
if判斷
還可以使用兩層循環，可以生成
全排列
列表生成式也可以使用
兩個變量
來生成list：
二、生成器 generator
列表受到內存限制，容量肯定是有限的。而且，創建一個包含100萬個元素的列表，不僅占用很大的存儲空間，如果我們僅僅需要訪問前面幾個元素，那后面絕大多數元素占用的空間都白白浪費了。故有
一邊循環一邊計算的機制，稱為生成器：generator。
創建generator
，第一種方法：只要把一個列表生成式的 [ ] 改成 ( ) 。
可以通過next()函數獲得generator的下一個返回值
上面這種不斷調用next(g)實在是太變態了，正確的方法是使用for循環，因為generator也是可迭代對象。
第二種方法：
如果一個函數定義中包含yield關鍵字，那么這個函數就不再是一個普通函數，而是一個generator：
generator和函數的執行流程不一樣。函數是
順序執行
，遇到return語句或者最后一行函數語句就返回。而變成generator的函數，在
每次調用next()
的時候執行，遇到yield語句返回（跟return類似），再次執行時從
上次返回的yield語句處
繼續執行。
舉個栗子：
def
odd
(
)
:
print
(
'step 1'
)
yield
1
print
(
'step 2'
)
yield
(
3
)
print
(
'step 3'
)
yield
(
5
)
o
=
odd
(
)
next
(
o
)
#step 1
#1
next
(
o
)
#step 2
#3
next
(
o
)
#step 3
#5
三、迭代器 Iterator （可迭代對象 Iterable）
直接作用于
for循環
的數據類型有以下幾種：
一類是集合數據類型，如list、tuple、dict、set、str等；
一類是generator，包括生成器和帶yield的generator function。
這些可以直接作用于for循環的對象統稱為 可迭代對象：Iterable 。
而
生成器
不但可以作用于for循環，還可以被
next()函數
不斷調用并返回下一個值，直到最后拋出StopIteration錯誤表示無法繼續返回下一個值了。
可以被next()函數調用并不斷返回下一個值的對象稱為迭代器：Iterator。
生成器
都是Iterator對象，但list、dict、str雖然是Iterable，卻不是Iterator。
把list、dict、str等Iterable變成Iterator可以使用iter()函數：
總結：
- 凡是可作用于 for循環 的對象都是 Iterable 類型；
- 凡是可作用于 next()函數 的對象都是 Iterator 類型，它們表示一個惰性計算的序列；
- 集合數據類型如list、dict、str等是 Iterable 但不是Iterator，不過可以通過 iter()函數 獲得一個Iterator對象。
**自我總結：**生成器都是迭代器，迭代器包含生成器和iter()函數獲得的對象。（即生成器是迭代器的子集， 迭代器是生成器的父集 。）
#Python的for循環本質上就是通過不斷調用next()函數實現的。
參考：廖雪峰
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017323698112640
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