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D13 迭代器、生成器
1. 我们可以对 list，tuple，dict等类型的数据使用for循环从其中依次拿取数据进行使用，我们把这样的过程称为遍历。也叫迭代。
可迭代对象: 把可以通过for循环迭代读取数据的对象称为可迭代对象。（都必须有 ‘__iter__’ 方法，即可迭代协议）
常见可迭代对象： str , list , tuple , set , dict , f1文件句柄 , itertor迭代器（迭代器也是可迭代对象）
dir(obj) 对象的所有操作方法
可迭代对象的 dir（obj）里都有'__iter__'这个方法，可以用来判断是否是可迭代的
if ‘__iter__’ in dir(obj)
通常如此判断：from collections import Iterable （Iterator）从模块引包
isinstance(obj , Iterable)
迭代器：
在对数据迭代使用的过程中，都有个带状态的对象来帮助我们记录数据访问的位置。我们把这个帮助我们进行迭代的对象叫做迭代器。
（卡qia子zi）
（迭代器必须有'__iter__', '__next__' 方法，即迭代器协议） .__iter__() 返回迭代器自身， .__next__() 返回下一个值
迭代器 \节省内存空间 \\满足惰性机制 \\\不会反复取值
附： try: ...... except: ....... 异常处理 (默认Exception 所有异常)
可迭代对象转化成迭代器：iterob.__iter__() console结果 iterator obj...
迭代器含有 __iter__ 、 __next__ 、 遵循迭代器协议
2. 生成器 一种特殊的迭代器。
python中，生成器是一次生成并返回一个对象（生成器对象，它是一个特殊的迭代器），可将其视为可恢复函数。
简单的说，就是在函数的执行过程中，yield语句会把你需要的对象返回给调用生成器的地方，然后退出函数，
下一次调用生成器函数的时候又从上次中断的地方开始执行，而生成器内的所有变量参数都会被保存下来供下一次使用。
第一 : 函数中只要有 yield ，就是特殊函数，是生成器函数
第二 : 一个 yield 对应一个 __next__
for循环原理：
（上卡qia子zi）
* 生成器的产生方式（怎么构造一个生成器）：
*1 生成器推导式 把列表推导式的 [ ] 改成（） 即可 如 g = （lambda x：x*i for i in rang(4)）
*2 生成器函数 在一个函数的定义中使用 yield 关键字，它就不再是普通函数，而是一个生成器函数。
： for i in xxx ： 这个过程，就是将（可迭代对象）（容器）（迭代器）（生成器）xxx 中的元素挨个拿出来给 i
come on！