列表/字典生成式、生成器(generator)、迭代器(Iterator)

列表生成式

列表生成式即List Comprehensions，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。

'''
在列表中存放1-10的数据
'''
#第一种方式
list0 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
#第二种方式
list0 = list(range(1, 11))
#第三种方式
list0 = []
for i in range(1, 11):if i % 2 != 0:list0.append(i)
#列表中存放1-10的偶数，用列表生成式来写
list0 = [i for i in range(1, 11) if i % 2 != 0]'''
列表生成器的格式：
[存放于列表中的元素 元素来源 元素筛选条件]
'''

练习：

list0 = [" ", "\nabc", "\t", "hello"]
在list0的基础上快速的生成一个列表，列表的存放的元素是非空白序列

#如何判断一个序列是空白字符序列  ---> 按照空白进行切割  列表的长度为0
# 去除字符序列两端空白  strip()  --->  按照空白区去除两端的内容 如果最终剩下的是空序列res = [item for item in list0 if len(item.split()) != 0]
print(res)
res = [item for item in list0 if len(item.strip()) != 0]
print(res)关于strip()
'''
any whitespace string is a separator and empty strings are removed from the result.
如果使用的是空白分割符的话 会将生成的列表中中的空字符序列给移除掉
'''

#判断数据是否是指定类型 isinstance()
print(type(a))
res = isinstance(a, str)
print(res)

字典生成式

'''
dict0 = {"英语":66, "数学":78, "政治":42, "语文":59}去除掉字典中value < 60的数据
'''
dict0 = {"英语":66, "数学":78, "政治":42, "语文":59}
#第一种方式
new_dict = {}
for k, v in dict0.items():if v >= 60:new_dict[k] = v#利用字典生成式
dict1 = {k:v for k, v in dict0.items() if v >= 60}
print(dict1)

生成器(generator)

Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

生成器可以生成一批数据，但是这些数据不会立即存放于内存中，内存中存放的是生成器对象，保存生成数据的方法。

'''
声明生成器
'''
#第一种方式
gene = (i for i in range(1, 10001))
#第二种方式 函数的return改为yield
def test():for i in range(1, 10001):yield iprint(i,"yield之后执行的语句") # 当下一次获取时候回执行
'''
获取数据
'''#通过next方法，可以获取数据，直到抛出StopIteration错误
print(gene.next())
print(gene.next())
...
print(gene.next())
# StopIteration 当生成器中数据已经取完了,再获取的话就会报错#通过for循环获取数据 可以忽略StopIteration错误
ge = test()
for i in range(10):value = next(ge)print(value)

迭代器(Iterator)

#可以使用迭代器进行遍历
from collections import Iterator#符合这个类型的都可以通过for in进行遍历
from collections import Iterableres = isinstance(11, Iterable)  #Falseres = isinstance("11", Iterable) #Trueres = isinstance([], Iterable)    #Trueres = isinstance((), Iterable)   #Trueres = isinstance({}, Iterable)   #Trueres = isinstance(set(), Iterable)  #True

能够使用for in遍历的数据不一定可以使用迭代器来进行遍历
迭代器的遍历是通过next方法进行遍历的
能使用迭代器来进行遍历前提必须是属于Itarator这种类型

为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator？

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。

a = "11"next(a)
print(res) # 'str' object is not an iteratorres = isinstance("", Iterator) #Falseres = isinstance([], Iterator)  #Falseres = isinstance({}, Iterator)  #Falseres = isinstance((), Iterator)  #Falseres = isinstance(set(), Iterator)  #False

如何将可以使用for in 进行遍历的数据也可以使用迭代器进行遍历？？
可以将数据通过iter()的方法将其转化为Iterator的类型

ite = iter(["12", "17", "34", "99"])
value = next(ite)
print(value)

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。

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