Python中迭代器和列表解析怎么使用？

迭代器:初探

上一章曾经提到过，其实for循环是可用于任何可迭代的对象上的。实际上，对Python中所有会从左至右扫描对象的迭代工具而言都是如此，这些迭代工具包括了for循环、列表解析、in成员关系测试以及map内置函数等。

“可迭代对象”的概念在Python中是相当新颖的，基本这就是序列观念的通用化:如果对象时实际保存的序列，或者可以再迭代工具环境中一次产生一个结果的对象,那就看做是可迭代的。

>>文件迭代器
作为内置数据类型的文件也是可迭代的，它有一个名为__next__的方法，每次调用时，就会返回文件中的下一行。当到达文件末尾时，__next__会引发内置的StopIteration异常，而不是返回空字符串。

这个接口就是Python中所谓的迭代协议:有__next__方法的对象会前进到下一个结果，而在一系列结果的末尾时，则会引发StopIteration。任何这类对象都认为是可迭代的。任何这类对象也能以for循环或其他迭代工具遍历，因为所有迭代工具内部工作起来都是在每次迭代中调用__next__，并且捕捉StopIteratin异常来确定何时离开。

Python 迭代器和列表解析

1)迭代器

 一种特殊的数据结构，以对象形式存在
        >>> i1 = l1.__iter__()
        >>> i1 = iter(l1)
        可迭代对象：
            序列：      list、str、tuple
            非序列:     dict、file
            自定义类：  __iter__()、 __getitem__()
   注意：
         若要实现迭代器，需要在类中定义next()方法
         要使迭代器指向下一个对象，则使用成员函数 next() 
             i1.next()
         当没有元素时，会引发StopIteration异常
         for循环可用于任何可迭代对象
         
         例：   >>> l1 = ['Sun','Mon','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat']
                >>> i1 = l1.__iter__()
                >>> il.next()
                'Sun' 
                >>> il.next()
                'Mon'

2)列表解析 [ ]

根据已有列表，高效生产新列表的方式。 常用于实现创建新的列表，因此要放置于 [ ] 中
语法：
    [ expression for iter_var in iterable ]
    [ expression for iter_var in iterable if cond_expr ]

    os模块中  listdir() 能够列出所有文件
    例：事先定义l1 l2        l1 = [ 1,2,3,4,5 ]     l2=[ ]                
           >>>  for i in l1:
                   l2.append(i**2)                     l2列表内各项为l1的平方
           >>>  print l2
           [1, 4, 9, 16, 25]

            >>> l3 = [ i**2 for i in l1 ]               l3列表内各项为l1的平方
            [1, 4, 9, 16, 25]
          
            >>> l4 = [ i**2 for i in l1 if i>=3 ]       l3列表内各项为l1中 >= 3的平方
            [9, 16, 25]
            
     例题：  l1 = ['x','y','z']     l2 = [1,2,3]  应用列表解析方法使其各项相乘
            
            >>> l3 = [ (i,j) for  i in l1 for j in l2 ]     for循环内部嵌套一个for循环实现各项乘
            [('x', 1), ('x', 2), ('x', 3), ('y', 1), ('y', 2), ('y', 3), ('z', 1), ('z', 2), ('z', 3)]

3)生成器 ( )

    惰性计算、延迟求值
    生成器表达式并不真正创建数字列表，而是返回一个生成器对象，此对象在每次计算出一个条目后，把这个条目产生出来（一次返回一个值）
    语法：
        ( expr for iter_var in iterable )
        ( expr for iter_var in iterable  if cond_expr )
    
     例：  >>> l1 = ( i**2 for i in range(2,11,2))
           >>> l1.next()
           2
           >>> l1 = ( i**2 for i in range(2,11) if i%2==0 )
           >>> l1.next()
           2
     注意：
        序列过长，并且每次只获取一个元素时，应当考虑使用生成器表达式而不是列表解析
        列表解析与生成器的关系相当于range()与xrange()

4)产生偏移和元素

    enumerate
    同时偏移缩印和偏移元素，使用enumerate()函数
    此内置函数返回一个生成器对象
    >>> S = 'Hello,world'
    >>> a = enumerate(S)
    >>> a.next()
    (0,'H')
    >>> a.next()
    (1,'e')

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