在python中，我们经常会遇到需要对一系列的元素进行遍历或处理的情况，例如对列表中的每个元素进行求和或排序，或者对文件中的每一行进行读取或写入。为了实现这样的功能，我们通常会使用for循环或while循环来逐个获取元素，并进行相应的操作。例如：
res = vart[5:1:-1] # 从索引5开始 到索引 1，步进值为-1 倒着输出
可迭代对象，迭代器，生成器，相信许多学习Python的小伙伴或多或少都听说过，但你真的知道他们的区别吗？真的知道为什么需要这些概念吗？
上一次输出的结果为下一次输入的初始值，重复的过程称为迭代,每次重复即一次迭代，并且每次迭代的结果是下一次迭代的初始值
Python迭代器是Python编程语言中非常常用的一种工具。它是访问容器（例如列表、元组等）中的元素的一种方式，可以逐个访问容器中的元素，而不必将整个容器存储在内存中。
python程序的循环结构有两种，分别是遍历循环和无限循环，这次主要讲解内容之一。除此之外还有循环控制保留字和循环的高级用法介绍。 在计算机编程的世界里，循环结构是一种强大的工具，而Python语言中的循环机制更是让程序员事半功倍。无论是处理大规模数据、实现重复任务，还是简化复杂的算法，Python的循环结构都展现了其简洁而灵活的特性。本篇技术博客将深入探讨Python程序中的循环结构，为你揭示其奥秘，助你更好地掌握这一编程利器。
花下猫语：Python 中很多内置函数的作用都非常大，比如说 enumerate() 和 zip()，它们使得我们在作迭代操作时极为顺手。这是一篇很多年前的 PEP，提议在 Python 2.3 版本中引入 enumerate()，该文档整合了其它几篇 PEP 的想法（包括当时新引入的迭代器与生成器），提出了更好的实现方案以及函数名。经过这么多年的发展，enumerate() 不可避免地有了一些变化，但不变的是，它跟 19 年前一样，还是很有必要、很好用，用着真香！
我们一般称 Iterable 为可迭代对象。Python 中任意的对象，只要它定义了可以返回一个迭代器的 __iter__ 方法，或者定义了可以支持下标索引的 __getitem__ 方法，那么它就是一个可迭代对象。我们常用到的集合数据类型都是 Iterable。例如列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）、集合（set）、字符串（str）等。
在 Python 编程中，生成器和迭代器是非常重要的概念。它们不仅可以提供高效的数据处理方式，还能够节省内存和简化代码逻辑。本文将深入探讨生成器和迭代器的工作原理、用法和注意事项，并通过实例演示其在实际开发中的应用。
序列可以迭代的原因：iter 函数。解释器需要迭代对象 x 时，会自动调用 iter(x)。内置的 iter 函数有以下作用：
迭代器：是访问数据集合内元素的一种方式，一般用来遍历数据，但是他不能像列表一样使用下标来获取数据，也就是说迭代器是不能返回的。
首先让我们了解迭代器iterators。 根据维基百科，迭代器iterators是一个对象，使得程序员能够遍历一个容器，特别是list。 但是，迭代器执行遍历并访问容器中的数据元素，但不执行迭代。 你可能会感到困惑，所以让我们慢一点。 有三个部分即：
在 Python 中，else 语句不仅能跟 if 语句搭，构成“要么怎样，要么不怎样”的语境；Ta 还能跟循环语句（for 语句或者 while 语句），构成“干完了能怎样，干不完就别想怎样”的语境；其实 else 语句还能够跟我们刚刚讲的异常处理进行搭配，构成“没有问题，那就干吧”的语境。
在python（本文python环境为python2.7）中，使用yield关键字的函数被称为generator（生成器）。故为了了解yield，必然先要了解generator，而了解generator之前，我们先要了解一下迭代。
__next__:返回下一个可用的元素，如果没有元素了抛出StopIteration异常
魔法方法、属性和迭代器 本文内容全部出自《Python基础教程》第二版 在Python中，有的名称会在前面和后面都加上两个下划线，这种写法很特别。前面几章中已经出现过一些这样的名称(如__future__)，这种拼写表示名字有特殊含义，所以绝不要在自己的程序中使用这样的名字。在Python中，由这些名字组成的集合所包含的方法称为魔法(或特殊)方法。如果对象实现了这些方法中的某一个，那么这个方法会在特殊的情况下(确切地说是根据名字)被Python调用。而几乎没有直接调用它们的必要。 本章会详细
掌握了 Python 的数据类型、语句和函数，基本上就可以编写出很多有用的程序了。但是我们还需要掌握Python的一些高级特性，精简代码。一行代码能实现的功能，绝不写5行代码。Python的高级特性：切片，迭代，列表生成式，生成器，迭代器。
------ 生成器 ------------------------------------------------------------------
我们都知道，序列可以迭代。但是，你知道为什么吗？ 本文来探讨一下迭代背后的原理。 序列可以迭代的原因：iter 函数。解释器需要迭代对象 x 时，会自动调用 iter(x)。内置的 iter 函数有以下作用： (1) 检查对象是否实现了 iter 方法，如果实现了就调用它，获取一个迭代器。 (2) 如果没有实现 iter 方法，但是实现了 getitem 方法，而且其参数是从零开始的索引，Python 会创建一个迭代器，尝试按顺序（从索引 0 开始）获取元素。 (3) 如果前面两步都失败，Python
1.1.概念 迭代器协议 迭代器协议：对象需要提供next方法，它要么返回迭代中的下一项，要么引起一个StopIteration异常，以终止迭代 可迭代对象：实现了迭代器协议的对象 迭代器 迭代器是访问集合内元素的一种方式，一般用来遍历数据 迭代器和以下标的访问方式不一样，迭代器是不能返回的（比如下标方式 list[2],之后可以访问list[0],list[1]，而迭代器不能返回，只能__next__），迭代器提供了一种惰性方式获取数据（就是只有在访问数据的时候才去计算或者说才去获取数据） 生成器 p
小说python2和python3的差异一文中, 在说明range,xrange,map的差异时 提到Iterable和Iterator,有朋友反馈没留意过这两个东东, 这里就小说一把,认识一下 It
Python使用生成器对延迟操作提供了支持。所谓延迟操作，是指在需要的时候才产生结果，而不是立即产生结果。
3. 迭代器 3.1. 迭代器(Iterator)概述 迭代器是访问集合内元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素都被访问一遍后结束。 迭代器不能回退，只能往前进行迭代。这并不是什么很大的缺点，因为人们几乎不需要在迭代途中进行回退操作。 迭代器也不是线程安全的，在多线程环境中对可变集合使用迭代器是一个危险的操作。但如果小心谨慎，或者干脆贯彻函数式思想坚持使用不可变的集合，那这也不是什么大问题。 对于原生支持随机访问的数据结构（如tuple、list），迭代器和经典for循环的索引
Python生成器是创建迭代器的简单方法。简单来说，生成器是一个函数，它返回一个我们可以迭代的对象（迭代器）（一次一个值）。
Python中的for循环是许多开发者入门学习的第一个迭代结构，但很多人可能未曾深入研究过其中的else子句。在本篇技术博客中，我们将探讨for循环与else搭配使用时可能引发的一些陷阱。这看似简单的结构背后隐藏着令人意外的行为，而了解这些细节将使你的代码更为健壮，提高你在Python编程中的技能水平。
迭代器（Iterator）是 Python 以及其他各种编程语言中的一个非常常见且重要，但又充满着神秘感的概念。无论是 Python 的基础内置函数，还是各类高级话题，都处处可见迭代器的身影。
今天我们将讨论能在很多教程中看到，但又常常搞的头晕转向的迭代器、生成器，以及让新手经常困惑的yield。
Python 的迭代器语法简单，部分思想和Java8 Stream API有类似的地方(当然，Python要比Java年长)，引入lambda表达式，predicate，函数式编程，行为参数化等可以做很多事情，同时和JAVA一样，对迭代行为进行了语法封装。但是本质上还是通过调用可迭代对象的迭代器来实现。
yield 英 [jiːld] 美 [jiːld] v.出产(作物);产生(收益、效益等);提供;屈服;让步;放弃;缴出 n.产量;产出;利润 上面路牌是「让」的意思
*）字典是python中唯一的映射类型 ，key-value（哈希表），字典对象是可变的，但key必须用不可变对象。
最简单的方法：新建列表，遍历原三维列表，判断一维数据是否为a，若为a,则将该元素append至新列表中。 缺点：代码太繁琐，对于Python而言，执行速度会变慢很多。 针对场景1，我们首先应该想到用列表解析式来解决处理，一行代码即可解决：
垃圾回收是在正在运行的程序中查找将来无法访问的数据对象，并回收那些对象所使用的资源（尤其是内存）的过程。 自动垃圾收集的语言--Java，C#，Python和大多数脚本语言。 C是没有垃圾回收的语言-程序员需要了解何时应该分配和回收内存。
python高级用法Python很棒，它有很多高级用法值得细细思索，学习使用。本文将根据日常使用，总结介绍Python的一组高级特性，包括：列表推导式、迭代器和生成器、装饰器。
在Python这门语言中，生成器毫无疑问是最有用的特性之一。与此同时，也是使用的最不广泛的Python特性之一。究其原因，主要是因为，在其他主流语言里面没有生成器的概念。正是由于生成器是一个“新”的东西，所以，它一方面没有引起广大工程师的重视，另一方面，也增加了工程师的学习成本，最终导致大家错过了Python中如此有用的一个特性。
在Python编程语言中，迭代器和生成器是非常重要的概念。它们都提供了一种有效的方式来处理序列化的数据，但它们之间有一些区别。本文将详细介绍Python中迭代器和生成器的区别，并解释生成器的原理。我们将通过代码示例和详细的解释来帮助读者理解这些概念。
一 迭代和可迭代协议 什么叫迭代 1234不可以for循环，是因为它不可迭代。那么如果“可迭代”，就应该可以被for循环了。 这个我们知道呀，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。 我们怎么来证明这一点呢？ from collections import Iterable l = [1,2,3,4] t = (1,2,3,4) d = {1:2,3:4
Python 是一个高级、解释型、交互式和面向对象的脚本语言. Python 语言设计具有高度可读性的， 使用一些常见的英语词组和其他语言常用的标点符号组成的语法结构， 相对于其他语言它具有更少的语法结构.
迭代：重复做一件事 iterable(可迭代)对象：支持“每次仅返回自身所包含的其中一个元素”的对象 iterable对象实现了__iter__方法 序列类型，如：list、str、tuple 非序列类型，如：dict、file 用户自定义的一些包含了__iter__()或__getitem__方法的类 用dir(object)时，只要有__iter__()方法或__getitem__方法都是iterable对象。 object.__iter__() 每运行一次，都返回一个迭代器对象的内存地址 例：i1=list1.__iter__() 返回一个迭代器对象 i1.next() i1.next() .... 迭代器(iterator) 迭代器又称为游标(cursor)，它是程序设计的软件设计模式，是一种可在容器物件(container)上实现元素遍历的接口。 迭代器是一种特殊的数据结构，当然在python中，它也是以对象的形式存在的。简单理解方式：对于一个集体中的每一个元素，想要执行遍历，那么针对这个集体的迭代器就定义了遍历该集体中每一个元素的顺序或方法。 迭代器本身是不可逆的。 可以使用一个“可迭代对象”的__iter__()方法生成一个“迭代器对象” In [31]: print list1 [(1, 2), (3, 4), (5, 6)] In [32]: iterable1=list1.__iter__() In [33]: iterable1.next() Out[33]: (1, 2) In [34]: iterable1.next() Out[34]: (3, 4) In [35]: iterable1.next() Out[35]: (5, 6) 也可以使用iter函数生成一个迭代器对象。用法： iter(container_object) In [37]: iterable1=iter(list1) In [38]: iterable1.next() Out[38]: (1, 2) In [39]: iterable1.next() Out[39]: (3, 4) In [40]: iterable1.next() Out[40]: (5, 6) 在python中，迭代器是遵循迭代协议的对象；使用iter()函数可以从任何序列对象中生成一个迭代器对象 若要使用迭代器，需要在类中定义next()方法(python3中是 __next__()) 要使得迭代器指向下一个元素，则使用成员函数next() (在python3中，是函数next()，而非成员函数) 当没有元素时，则触发StopIteration异常 for循环可用在任何可迭代对象： for循环开始时，会通过迭代协议传递给iter()内置函数，从而能够从可迭代对象中获得一个迭代器，返回的对象含有需要的next方法。 python的列表解析： 根据一个已存在列表再生成另一个新列表时，可以使用列表解析功能。 列表解析是python迭代机制的一种应用，它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_object] [expression for iter_var in iterable_object if condition_expression]
列表推导式（list comprehension）为for循环提供了一个简短且更好的选择。它用于我们需要对列表中的每一个元素执行操作的迭代过程中。
今天来说说，Python 中的任务切分。以爬虫为例，从一个存 url 的 txt 文件中，读取其内容，我们会获取一个 url 列表。我们把这一个 url 列表称为大任务。
本文介绍了Python迭代器和生成器的概念、用法和示例，以及itertools模块提供的一系列迭代器。生成器是一种特殊的迭代器，内部支持了生成器协议，不需要明确定义__iter__()和next()方法。生成器通过生成器函数产生，生成器函数可以通过常规的def语句来定义，但是不用return返回，而是用yield一次返回一个结果。在Python 2.5中，yield语句变成了yield表达式，可以有一个值。在生成器中，每次调用next()方法，就会返回下一个值。生成器还支持send()方法，用于主动推送一个值。在Python 3.x中，send()方法被移除，可以使用next()方法代替。生成器还支持close()方法，用于关闭生成器，关闭后无法使用send()和next()方法，但可以继续使用__iter__()和__next__()方法。生成器是一种强大的编程工具，可以有效地节省内存和提高代码性能，特别是在处理大量数据时。itertools模块提供了一系列迭代器，包括旋转、组合、笛卡尔积等，可以用于简化复杂的循环和算法。总之，迭代器和生成器是Python中非常重要的概念，可以简化很多繁琐的编程任务，提高代码性能和可读性。
在Python中，元组使用一对小括号将所有的元素括起来，但是小括号不是必须的，只要将一组值用逗号分隔开,Python就可以使其为元组。
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