迭代器在 Python 2.2 版本中被加入, 它为类序列对象提供了一个类序列的接口。 Python 的迭代无缝地支持序列对象, 而且它还允许迭代非序列类型, 包括用户定义的对象。即迭代器可以迭代不是序列但表现出序列行为的对象, 例如字典的 key , 一个文件的行, 等等。迭代器有以下特性：
* 使用圆括号()创建一个生成器推导 *,它创建了一个可迭代的对象 使用next()函数可以获得生成器推导的下一个返回值
能以一种一致的方式对序列进行迭代（比如列表中的对象或文件中的行）是Python的一个重要特点。这是通过一种叫做迭代器协议（iterator protocol，它是一种使对象可迭代的通用方式）的方式实现的，一个原生的使对象可迭代的方法。比如说，对字典进行迭代可以得到其所有的键：
在Python编程中，当你遇到TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not generator错误消息时，这通常是因为你要传递给一个函数的参数类型不正确。
原文中把词汇表放到最后，但是我个人觉得放在最开始比较好，这样可以增加当你看原文时的理解程度
生成器实现了__next__可以使用next()来获取下一个值，当然也可以使用for循环遍历
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
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。
位置可变参数可以在普通参数之前， 但是在位置可变参数之后的普通参数变成了keyword-only参数:
迭代是数据处理的基础，迭代可以理解为是一种惰性求值。在python里迭代器和生成器是一回事，使用的是yield关键字。
本文的主体内容大部分来自对 PEP 492 原文的翻译，剩余部分是本人对原文的理解，在整理过程中我没有刻意地区分二者，这两部分被糅杂在一起形成了本文。因此请不要带着「本文的内容是百分百正确」的想法阅读。如果文中的某些内容让你产生疑惑，你可以给我留言与我讨论或者对比 PEP 492 的原文加以确认。
函数可以有一些位置参数（positional）和一些关键字参数（keyword）。关键字参数通常用于指定默认值或可选参数。在上面的函数中，x和y是位置参数，而z则是关键字参数。
导读：函数是Python中最重要、最基础的代码组织和代码复用方式。根据经验，如果你需要多次重复相同或类似的代码，就非常值得写一个可复用的函数。通过给一组Python语句一个函数名，形成的函数可以帮助你的代码更加可读。
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：
PEP原文 ： https://www.python.org/dev/peps/pep-0342/
iter()函数用来返回指定对象的迭代器，有两种用法：iter(iterable)和iter(callable, sentinel)，前者要求参数必须为序列或者有自己的迭代器，后者会持续调用参数callable直至其返回sentinel。next()函数用来返回可迭代对象中的下一个元素，同样适用于生成器对象以及zip、enumerate、reversed、map、filter、iter等对象，等价于这些对象的__next__()方法。 >>> x = [1, 2, 3] >>> next(x) TypeEr
⽣成器最佳应⽤场景是：你不想同⼀时间将所有计算出来的⼤ 量结果集分配到内存当中，特别是结果集⾥还包含循环。
（1）删除列表元素引起的下标变化错误 演示代码： x = list(range(10)) for i in range(len(x)): if x[i]%2 == 0: del x[i] 出错信息： Traceback (most recent call last): File "C:\Python36\bar.py", line 3, in <module> if x[i]%2 == 0: IndexError: list index out of range 出错原因分析： Python
Python中的列表推倒式(List Comprehension) 和 生成器表达式（Generator Expression）是两种很相似的表达式，但含义却不大不同，这里做一个对比。
当扫描内存中放不下的数据集时，我们要找到一种惰性获取数据项的方式，即按需一次获取一个数据项。这就是迭代器模式（Iterator pattern）。C/C++这种语言并没有在语法层面直接实现迭代器模式，需要手动实现。python直接内置了迭代器模式。 python2.3中正式引入yield关键字，该关键字用来构建生成器（generator），其作用和迭代器一样。 所有生成器都是迭代器，因为生成器完全实现了迭代器接口。 迭代器用于从集合中取出元素；而生成器用于“凭空”生成元素。 不过在python中，大多数时候把迭代器和生成器视为同一个概念。在python3中，现在range()函数返回的是类似生成器的对象，而不在是列表。
你好，我是测试小牛。之前给大家写过一篇软件测试面经文章，Python部分答案来啦~
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
__next__:返回下一个可用的元素，如果没有元素了抛出StopIteration异常
答：一般来说，Python代码的运行速度比C语言的慢很多，但是如果充分运用内置函数、标准库对象和函数式编程模式的话，运行速度会提高很多，可以接近C语言。
作为程序员，你的电脑里、书架上，一定少不了 Python 的资料和课程。免费的电子书，花钱买的课，实体书籍...
**range() 和 xrange() 是两个函数，**可用于在 Python的 for 循环中迭代一定次数。在 Python 3 中，没有 xrange，但 range 函数的行为类似于 Python 2 中的 xrange。如果要编写可在 Python 2 和 Python 3 上运行的代码，则应使用 range()。
目标：在本教程中，我们的目标是修复以下的 TypeError: A Bytes-Like object Is Required, not 'str' 异常，并且还讨论了类似的异常及其解决方案。
花下猫语：上周末，我终于翻译完了《PEP255--简单的生成器》，有同学建议我把后续的相关 PEP 也一起翻译了。我当然有此想法。不只是生成器相关的 PEP，若有余力允许，我还准备偶尔花时间，把其它重要的 PEP 翻译一些呢。不过由于时间、精力与知识深/广度的原因，这件事可急不来。闲聊结束。今天，给大家分享一篇好文章。
在鸭子类型中，关注的不是对象的类型本身，而是它是如何使用的; 鸭子类型通常得益于不测试方法和函数中参数的类型，而是依赖文档、清晰的代码和测试来确保正确使用。
问以下类定义中哪些是类属性，哪些是实例属性？ 答：num 和 count 是类属性（静态变量），x 和 y 是实例属性;通常你应该考虑使用实例属性，而不是类属性（类属性通常仅用来跟踪与类相关的值）。
迭代器是 23 种设计模式中最常用的一种（之一），在 Python 中随处可见它的身影，我们经常用到它，但是却不一定意识到它的存在。在关于迭代器的系列文章中（链接见文末），我至少提到了 23 种生成迭代器的方法。有些方法是专门用于生成迭代器的，还有一些方法则是为了解决别的问题而“暗中”使用到迭代器。
我们的开发过程中并不总是一帆风顺。特别是在某些情况下，我们可能希望停止程序或在发生不良情况时通知用户。
迭代器模式是一种十分常用的行为设计模式，各种面向对象编程语言大多提供了迭代器模式的实现和具体的工具类，迭代器主要用来按需要的顺序顺次获取容器中的数据项。 我们在此前的文章中用简单明了的例子说明了 Python 中迭代器与关键字 yield 的用法。
在 Python 中，带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator（生成器）。 跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。
*）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。
本章讨论Python的内置功能，这些功能本书会用到很多。虽然扩展库，比如pandas和Numpy，使处理大数据集很方便，但它们是和Python的内置数据处理工具一同使用的。 我们会从Python最基础的数据结构开始：元组、列表、字典和集合。然后会讨论创建你自己的、可重复使用的Python函数。最后，会学习Python的文件对象，以及如何与本地硬盘交互。 3.1 数据结构和序列 Python的数据结构简单而强大。通晓它们才能成为熟练的Python程序员。 元组 元组是一个固定长度，不可改变的Python序列对
生成器与迭代器区别： 容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构， 容器中的元素可以逐个地迭代获取，可以用in,not in 关键字判断元素是否包含在容器中。 通常这类数据结构把所有的元素存储在内存中（也有一些特例，并不是所有的元素都放在内存，比如迭代器和生成器对象）在python中， 常见的容器对象有：
python现在很火，最近花了些时间去了解了一下，最初了解的是2.7.x版本，感觉，从书写上是很不习惯，少了一双大概号，取而代之的是缩进；然后跟kotlin和swift一样省去了每行的分号，象我们这种分号强迫症的人真心的不习惯；还有!True的条件改成not True、while后面可以跟else等等这些，真心不习惯啊！用2.7.x做了几天的测试，基本慢慢算有个了解了，也试着爬了些行业网的数据，感觉这个比PHP写爬虫方便很多。然后昨晚就在家里装了个3.X的版本，很悲催的发现，原来写的有很多的错误，万般无奈的检查之下，发现语句上是没什么问题，只是3.X版本不兼容部分的语句，例如最常用的print,raw_input都不一样了，今天花了些时间查一查，并总结了一下它们的区别。
在Python语言中，有很多方式能够生成序列类对象。range函数就是这样一个，现在用的都是Python3了，但是，这个函数从Python2开始就已经有了，显然它是多么被重视吧。
list、tuple和 collections.deque 这些序列能存放不同类型的数据。
Python和JavaScript中都有生成器（Generator）和协程（coroutine）的概念。本文通过分析两者在这两种语言上的使用案例，来对比它们的差异。
1 字典 1.1 字典的创建和访问 字典不同于前述的序列类型，它是一种映射类型。它的引入是为了简化定义索引值和元素值存在特定关系的定义和访问问题。 字典的定义形式为：字典变量名 = {key1:val
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。
生成器是Python中的一个高级用法，有段时间我对生成器的理解颇为费劲，直到我看到一句话“yield语句挂起该生成器函数的状态，保留足够的信息，以便之后从它离开的地方继续执行”后，让我恍然大悟，这是生成器中的状态挂起，这句话让我想起了在大学时玩ARM单片机时经常碰到的一个概念——中断，单片机在遇到中断信号时，处理中断程序前也要先保护现场，即系统要在执行中断程序之前，必须保存当前处理机程序状态字PSW和程序计数器PC等的值，待中断程序执行完成后在回复现场继续执行下面的程序。仔细想想，个人觉得在保护“现场”这一点上，两者中的道理还是差不多的（也许你并不这么认同），有时候一个新概念的理解就是卡在一个小知识点上，我之前一直不明白“生成器挂起状态”是什么东西，但是回头瞬间想起以前学过的知识，然后类比，有些东西也就恍然大悟了，也是这个“联想”让我对生成器有了更深刻的理解，使用起来也得心应手。现在工作当中，特别是在做数据统计时，碰到了特别长的列表时，我都是用生成器，不进可以节省内存，而且代码更加优雅。下面就来讲讲生成器，不正之处欢迎批评指正！
从构造的那些元件的迭代器可迭代为哪些函数 返回真。 可迭代可以是序列，支持迭代的容器或迭代器。如果函数是None，则假定标识函数，即删除所有可迭代的元素。 注意，如果函数不是且函数是 ，则等价于生成器表达式。filter(function, iterable) (item for item in iterable if function(item)) None (item for item in iterable if item) None
可迭代对象和迭代器是两种不同的数据类型，它们都在我们的编程中时常可以遇到。当然他们之间也有很大的关联，接下来就让我们把它们搞定。
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