迭代器和生成器 学习

##列表生成式  能灵活的生成所需列表
temp_list=[i*2 for  i in range(1,11)]
#print(temp_list)

##上面的列表生成式，就是使代码更简洁
a=[]
for i in range(1,11):
    a.append(i)
#print(a)

###迭代器&生成器
‘‘‘
通过列表生成式，创建一个列表时，当数据量较大时，不仅占用很多的存储空间，如果我们仅需要访问几个元素，那其他空间就白白浪费了。
如果可以按指定算法推算出要访问的元素，即使用时，才开辟空间，这种一边循环一边计算的机制，称为‘生成器’ generator
‘‘‘
#1、用列表作为生成器
temp_list=[i*2 for  i in range(1,11)]
#print(temp_list)                        #已经准备好了每个元素 [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]
temp_gen=(i*2 for  i in range(1,11))
#print(temp_gen)
#  运行结果<generator object <genexpr> at 0x03593570>，没有准备每个元素，需要通过_next_()
#所以生成器不能像list一样，使用切片的方式访问
for i in temp_gen:
    #print(i)
    pass
#在创建一个生成器后，基本上不会调用_next_()访问，而是通过for循环来迭代它，且不关心stopIteration的错误。
# 2、用函数来指定生成器的规则
# 我写的斐波拉契数列：除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到
i=1
bef=0
fibo=[]
while i<20:
    if len(fibo)<2:
        fibo.append(i)
        bef = i
    else:
        bef=fibo[-2]+bef
        fibo.append(bef)
    i=i+1
#print(fibo)
#大神写的 [1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987, 1597, 2584, 4181, 6765]
def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print(b)
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return ‘done‘
#print(fib(20))

‘‘‘ 这里赋值之前，先计算右边的值，所以赋值前a=1,b=2 ,计算完后a,b=(2,1+2) 所以a=2 b=3
>>> a,b=1,2
>>> t=(b,a+b)
>>> t[0]
2
>>> t[1]
3
>>> a,b=(b,a+b)
>>> a
2
>>> b
3
‘‘‘
#要想该函数作为生成器，将print(b) 修改为yield b
def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return ‘done‘
print(fib(20)) #运行结果<generator object fib at 0x00AF37B0>
#函数加yield后，不再是函数了，是生成器了，return的值，在捕获异常时使用，如下：