迭代器，生成器

迭代是一个重复的过程，但是每次重复都是基于上一次重复的结果而继续
迭代取值的工具

迭代器的优点：
　　1.提供一种不依赖索引的迭代取值方式
　　2.更节省内存
缺点：
　　1.不如按照索引的取值方式灵活
　　2.取值一次性的，只能往后取，无法预测值的个数

可迭代的对象
可迭代的对象：strlist upledictset文件对象
　　但凡内置有__iter__方法的对象都称之为可迭代对象

迭代器对象：文件对象
　　既内置有__iter__方法又内置有__next__方法的对象都称之为迭代器对象

　　调用可迭代对象下__iter__方法，会有一个返回值，该返回值就是一个迭代器对象

for循环的底层原理
　　1.调用in后面的那个值对象的iter方法，拿到一个迭代器对象iter_obj
　　2.调用迭代器对象iter_obj.__next__()将得到的返回值赋值变量名k，循环往复直到取值完毕抛出异常Stopiteration
捕捉异常结束循环
try:
except StopIteration:

d={'k1':11,'k2':22}
iter_d=d.__iter__()# iter_d=iter(d)
print(iter_d.__next__())
print(iter_d.__next__())

生成器就是一种自定义的迭代器
如何得到生成器
但凡函数内出现yield关键字，再调用函数不会立即执行函数体代码，会得到一个返回值，该返回值就是一个生成器
def func():
　　print('first')
　　yield 1
　　print('second')
　　yield 2
　　print('third')
　　yield 3

g=func()
next(g)
next(g)
next(g)

总结yield：
　　1.提供一种自定义迭代器解决方案
　　2.yield & return
　　相同点：都可以返回值，返回值没有类型限制个数限制
　　不同点：return只能返回一次值，yield却可以让函数暂停在某一个位置，可以返回多次值

def range(x):
　　i=x
　　while True:
　　　　yield i
　　　　i+=1

g=range(1)
for i in g:
　　print(i)

def my_range(start,stop,step=1):
　　while start < stop:
　　yield start
　　start+=step

for i in my_range(1,50,2):
　　print(i)

函数的递归调用：
　　在调用一个函数的过程又直接或间接地调用该函数本身，称之为递归调用

递归必须满足两个条件：
　　1.每进入下一次递归调用，问题的规模都应该有所减少
　　2.递归必须有一个明确的结束条件

递归有两个明确的阶段：
　　1.回溯
　　2.递推

l=[1,[2,[3,[4,]]]]
def func(list1):
　　for item in list1:
　　　　if type(item) is not list :
　　　　　　print(item)
　　　　else:
　　　　　　func(item)
func(l)

l=[1,2,3,4,44,55,66,77,88,201,322,520]
find_num=201
def binary(list1,find_num):
　　print(list1)
　　if len(list1) == 0:
　　　　print("not exist")
　　return
　　mid_index=len(list1)//2
　　if find_num>list1[mid_index]:
　　　　binary(list1[mid_index + 1:],find_num)

　　elif find_num<list1[mid_index]:
　　　　binary(list1[:mid_index], find_num)

　　else:
print("find it")

binary(l,203)