生成器 迭代器

1.生成器
特点：只负责生产，只能往前走，不能回退，生产结束时，若在生产，就报错StopIteration

列表生成式：a = [i for i in range(10)] = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
生成器：一边循环一边计算的机制称为生成器 ，通过next()调用下一个元素

  b = (i for i in range(10)) = <generator object <genexpr> at 0x000001A2AACF3048>

  next(b)   b.__next__()   b.send('ok')   for i in b:   while True     这三种方法生产完成后，只有for不会报错StopIteration

                                                           print(i)        next(b)

1.1.生成器的2种创建方式：

  b = (i for i in range(10))

  def fib(max):        
    n,a,b=0,0,1
    while n < max:
        yield b
        a,b=b,a+b
        n += 1

  def range(n):
        count = 0
    while count < n:
        yield count
        return 'ss'
        count+=1

  
  def fib(max):
    n,a,b=0,0,1
    while n <max:
        sign = yield b
        print(sign)
        if sign == 'stop':
            break
        a,b=b,a+b
        n += 1
   b=fib(13)
   next(b)
   b.__next__()
   b.send('ok')
   b.send('stop')

总结：yield
      1.函数有了yield之后，函数名加（）就得到了一个生成器
      2.函数有了yield之后，return在生成器里，代表生成器的终止直接报错
      3.函数有了yield之后，函数的每个运行过程都可以拿到，处理大文件比较适合

return与yield的区别：
     1.return 返回数据 并终止function
     2.yield 返回数据 并冻结当前的执行过程，要想启动，就得next()。next()唤醒后，继续执行，直到遇到下一个yield

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2.迭代器

2.1.可迭代对象（Iterable）： list tuple dict set str
                                         generator yield的generator function

      判断是否是可迭代对象：---->可直接作用于for循环的对象是可迭代对象
      >>> from collections import Iterable
      >>> isinstance([1,2,3],Iterable)
     True

2.2.迭代器(Iterator)：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

     判断是否是迭代器：----->生成器是迭代器的一种。
     >>> from collections import Iterator
     >>> isinstance([1,2,3],Iterator)
     False
     >>> isinstance((i for i in range(10)),Iterator)
     True

2.3.可迭代对象list tuple dict set str 使用iter()函数可以变成迭代器
    >>> from collections import Iterator
    >>> isinstance([1,2,3],Iterator)
    False
    >>> isinstance(iter([1,2,3]),Iterator)
    True

2.4.迭代器对象表示一个数据流，不知道什么时候截止，不能使用len(),直到没有数据抛出StopIteration
      数据流可以看作是一个有序序列，不知道长度，只能通过next()调用