标签：调用 钓鱼 yield 一个 ext 内容 code except while
1.可迭代:
当我们打印
print(dir([1,2])) 在出现的结果中可以看到包含
‘__iter__‘, 这个方法，#次协议叫做可迭代协议
包含‘__iter__‘方法的函数就是可迭代函数
字符串、列表、元组、字典、集合都可以被for循环，说明他们都是可迭代的。
2.迭代器 iterator
l = [1,2,3,4] l_iter = l.__iter__() #迭代器的生成 item = l_iter.__next__() #迭代器的使用，用此方法一一钓鱼迭代器中的数值 print(item) item = l_iter.__next__() print(item) item = l_iter.__next__() print(item) item = l_iter.__next__() print(item) item = l_iter.__next__() print(item)
这是一段会报错的代码，如果我们一直取next取到迭代器里已经没有元素了，就会抛出一个异常StopIteration，告诉我们，列表中已经没有有效的元素了。
这个时候，我们就要使用异常处理机制来把这个异常处理掉。
l = [1,2,3,4] li=l.__iter__() while True: try: item=li.__next__() print(item) except StopIteration:#这里要输入的是报错的内容 ，出现这个错误时执行以下内容
print(‘超出索引‘) break
3.判断是否是迭代器
print(‘__next__‘ in dir(range(12))) #查看‘__next__‘是不是在range()方法执行之后内部是否有__next__ 当他为真时证明是可迭代的， print(‘__iter__‘ in dir(range(12))) #查看‘__next__‘是不是在range()方法执行之后内部是否有__next__ 当两个结果都为True时，就是迭代器 from collections import Iterator print(isinstance(range(100000000),Iterator)) #验证range执行之后得到的结果不是一个迭代器
4.生成器
如果在某些情况下，我们也需要节省内存,就只能自己写。我们自己写的这个能实现迭代器功能的东西就叫生成器。
Python中提供的生成器：
1.生成器函数：常规函数定义，但是，使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次从它离开的地方继续执行
2.生成器表达式：类似于列表推导，但是，生成器返回按需产生结果的一个对象，而不是一次构建一个结果列表
生成器Generator：
本质：迭代器(所以自带了__iter__方法和__next__方法，不需要我们去实现)
特点：惰性运算,开发者自定义
生成器函数
一个包含yield关键字的函数就是一个生成器函数。yield可以为我们从函数中返回值，但是yield又不同于return，return的执行意味着程序的结束，调用生成器函数不会得到返回的具体的值，而是得到一个可迭代的对象。每一次获取这个可迭代对象的值，就能推动函数的执行，获取新的返回值。直到函数执行结束。
def func(): #这就是一个简单的生成器函数 for i in range(1000): yield (‘生产了%s件衣服‘%i) 注意这里使用的是yield 返回数据 而不是return j=func() print(j.__iter__()) print(j.__iter__()) print(j.__iter__())
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原文地址：http://www.cnblogs.com/wangkun122/p/7787130.html
