迭代 生成
for循环遍历的原理
for循环遍历的原理就是迭代，in后面必须是可迭代对象
为什么要有迭代器
对于序列类型：字符串、列表、元组，我们可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但对于字典、集合、文件等类型是没有索引的，若还想取出其内部包含的元素，则必须找出一种不依赖于索引的迭代方式，这就是迭代器
1.可迭代对象
有__iter__方法的对象，都是可迭代对象，有以下6种
可迭代的对象：Python内置str、list、tuple、dict、set、file都是可迭代对象
"zx".__iter__()
["zx"].__iter__()
{"zx":"wl"}.__iter__()
("zx",).__iter__()
{"z","x"}.__iter__()
with open("prize.txt","r") as file:
file.__iter__()
2.迭代器对象
1.可迭代的对象执行__iter__方法得到的返回值是迭代器对象。2.迭代器对象指的是即内置有__iter__又内置有__next__方法的对象
list=[1,2,3,4,5,6]
zx=list.__iter__()
while True:
try:
print(zx.__next__())
except:
break
文件类型是迭代器对象
open('a.txt').__iter__()
open('a.txt').__next__()
迭代器对象一定是可迭代对象，而可迭代对象不一定是迭代器对象
生成器
生成器就是一种迭代器。迭代器有一个特点就是可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象，并且只能迭代它们一次。原因很简单,因为它们不是全部存在内存里,它们只在要调用的时候在内存里生成。
生成器就是迭代器(函数返回的结果就是生成器,而且它同时有__iter__和__next__)
def zx():
yield 1
yield 2
x=zx()
x.__next__()
x.__iter__()
实验室
每次__next__之后，会执行到相应的yield不会执行下面的内容。
为啥？这个实验执行了呢，因为用了for，他不知道最后执行到哪里，他就会一直__next__，直到最后抛出异常，然而for in里面自带捕获异常的内容，所有没有打印异常信息。
def func():
yield [1,1,23] # yield会使函数func()变成生成器对象，因此他就具有__iter__方法
print(789) # yield会停止函数，当运行下一次next才会继续运行下面的代码
yield 101112 # 一个yield对应一个next
print(131415)
g = func()
for i in g:
print(i)
[1, 1, 23]
789
101112
131415
关于迭代器和和生成器的区别
生成器是一种特殊的迭代器，生成器实现了迭代器协议--iter--,--next--
生成器是可以改变迭代的值的，然而迭代器随意改值会有问题
关于迭代器和list的区别
list直接把所有数据加载到内存
而迭代器是一个一个取值，在需要下一个值的时候才回去计算取出这个值到内存(可以把迭代器想象成一个生成器的代码，一次next，运行下面的代码，然后返回值)
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