1 ：Python历史与特点
2：Python的模块、包与库
3：Python输入输出
5：Python详解数据结构
6：Python迭代对象与迭代器
7：Python推导式与序列解包
可迭代(Iterable)对象
表面是：只要可以用 for…in…进行遍历的对象就是可迭代对象
实际上：一个对象实现了__iter__方法，那么这个对象就是可迭代(Iterable)对象。
我们还可以通过调用Python内置函数isinstance()来判断一个对象是否属于可迭代(Iterable)对象。
>>> from collections.abc import Iterable
>>> isinstance(['abc',1,8.5],Iterable)
True
>>> isinstance(('abc',1,8.5),Iterable)
True
>>> isinstance({1:'one',2:'two'},Iterable)
True
>>> isinstance({'one','two'},Iterable)
True
>>> isinstance('abcdefg',Iterable)
True
>>> isinstance(range(10),Iterable)
True
>>> isinstance(123,Iterable)
False
迭代器(Iterator)
集合实现了__iter__方法，但并未实现__next__方法，这些对象均不能称为迭代器(Iterator)。
我们还是可以通过调用Python内置函数isinstance()来判断一个对象是否属于迭代器(Iterator)。
>>> from collections.abc import Iterator
>>> isinstance([],Iterator)
False
>>> isinstance((),Iterator)
False
>>> isinstance({1:'one',2:'two'},Iterator)
False
>>> isinstance({'one','two'},Iterator)
False
>>> isinstance('abcdefg',Iterator)
False
>>> isinstance(range(10),Iterator)
False
>>> isinstance(123,Iterator)
False
无迭代器获取迭代器
虽然列表、元组、字符串、字典、集合都是可迭代(Iterable)对象而不是迭代器(Iterator)，但可以通过iter()函数获得一个迭代器(Iterator)。
>>> from collections.abc import Iterator
>>> vehicle=['train','bus','car','ship']
>>> v=iter(vehicle)
>>> type(v)
<class 'list_iterator'>
>>> isinstance(v,Iterator) #是否迭代器(Iterator)
True
>>> v.__next__()
'train'
相关内置函数
1. enumerate()
格式：enumerate(iterable, start=0)
功能：enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。第1个参数表示可迭代(Iterable)对象，第2个参数表示下标的开始值，默认从0开始。
>>>seasons = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter']
>>> list(enumerate(seasons))
[(0, 'Spring'), (1, 'Summer'), (2, 'Fall'), (3, 'Winter')]
>>> list(enumerate(seasons, start=1)) # 下标从 1 开始
[(1, 'Spring'), (2, 'Summer'), (3, 'Fall'), (4, 'Winter')]
2. zip()
格式：zip(iter1 [,iter2 […]])
功能：将多个迭代器(Iterator)对象（或者可迭代(Iterable)对象）中的元素压缩到一起，返回一个zip对象。
同样通过帮助我们得知zip对象既是一个可迭代(Iterable)对象也是一个迭代器(Iterator)对象。
>>> vehicle=['train','bus','car','ship']
>>> vv1=zip('abcd',vehicle)
>>> list(vv1)
[('a', 'train'), ('b', 'bus'), ('c', 'car'), ('d', 'ship')]
>>> ('b', 'bus') in zip('abcd',vehicle)
True
>>> ('b', 'car') in zip('abcd',vehicle)
False
>>> vv2=zip('abcd',enumerate(vehicle))
>>> list(vv2)
[('a', (0, 'train')), ('b', (1, 'bus')), ('c', (2, 'car')), ('d', (3, 'ship'))]
>>> vv3=zip(range(2),vehicle) #不同长短，匹配完短的结束
>>> list(vv3)
[(0, 'train'), (1, 'bus')]
>>> list(zip(vehicle))
[('train',), ('bus',), ('car',), ('ship',)]
3. map()
格式：map(func, *iterables)
功能：map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。
第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表。
>>>def square(x) : # 计算平方数
... return x ** 2
...
>>> map(square, [1,2,3,4,5]) # 计算列表各个元素的平方
[1, 4, 9, 16, 25]
>>> map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5]) # 使用 lambda 匿名函数
[1, 4, 9, 16, 25]
# 提供了两个列表，对相同位置的列表数据进行相加
>>> map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
[3, 7, 11, 15, 19]
4. filter()
格式：filter(function or None, iterable)
功能：filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。
该接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。
def is_odd(n):
return n % 2 == 1
newlist = filter(is_odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
print(newlist)