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在学习廖雪峰老师的Python教程，由于一段时间不用Python，对一些关键知识点不太熟悉了，所以在此记一下笔记。
1、列表生成式
List Comprehensions ，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。
例如， 创建1-10内的偶数列表。
[ i for i in range(1,11) if i%2==0 ]
运行结果：
[2, 4, 6, 8, 10]
也可以用多重for循环，for循环可以同时使用两个甚至多个变量。
2、生成器
介绍：通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器（Generator）。
Generator的创建：
1、将一个列表生成式的 [ ] 改成 ( ) ， 创建后可通过 next() 函数(或者 for 循环， generator也是可迭代对象)得到generator的下一个返回值。
>>> g=( i*i for i in range(1,11) )
>>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
或者：
>>> for i in g:
print(i, end=' ')
9 16 25 36 49 64 81 100 //这里是从9开始，而不是1，4 因为在之前next()已经调用过了
2、yield关键字
如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator。
例：利用函数求斐波那契数
def fib(len):
n,a,b=0,0,1
while n<len:
print("第%d个斐波那契数为： %d" % (n+1,b),end="\n")
a,b=b,a+b
n+=1
return "OK"
fib(6)的运行结果如下：
第1个斐波那契数为： 1
第2个斐波那契数为： 1
第3个斐波那契数为： 2
第4个斐波那契数为： 3
第5个斐波那契数为： 5
第6个斐波那契数为： 8
要把fib函数变成generator，只需要把 print 改为 yield , 如下:
def fib(len):
n,a,b=0,0,1
while n<len:
yield b
a,b=b,a+b
n+=1
return "OK"
>>> f=fib(6)
>>> f
<generator object fib at 0x000001FAACD9C8B8>
>>> for i in f:
print(i,end="\n")
1
1
2
3
5
8
generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
3、迭代器
可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：
一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；
一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。
这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。
可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。
两者区别：
Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。
Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。
集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。
关于isinstance() 函数:
isinstance() 函数来判断一个对象是否是一个已知的类型，类似 type()。
isinstance() 与 type() 区别：
type() 不会认为子类是一种父类类型，不考虑继承关系。
isinstance() 会认为子类是一种父类类型，考虑继承关系。
如果要判断两个类型是否相同推荐使用 isinstance()。
>>> from collections import Iterable
>>> from collections import Iterator
>>> L=[1, 2, 3, 4, 5]
>>>> isinstance(L,Iterable)
True
>>> isinstance(L,Iterator)
False
>>> L=iter(L)
>>> isinstance(L,Iterator)
True
>>> next(L)
1
>>> next(L)
2
完。
本文只是针对个人的一个知识点总结，详细完整的知识点请参考廖雪峰老师的网站教程。
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