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1.可迭代对象  Iterable

1.1遍历（迭代）：依次从对象中把一个个元素取出来的过程

数据类型：str、list、tuple、dict、set等

kediedict_keys   dict_values

1.2可迭代对象的条件

1.对象实现了__iter__()方法

2.__iter__()方法返回了迭代器对象

1.3for循环工作原理

1.先通过__iter__()获取可迭代对象的迭代器

2.对获取到的迭代器不断调用__next__()方法来获取下一个值并将其赋值给临时变量i

1.4isinstance():判断一个对象是否是可迭代对象或者是一个一直的数据类型

使用时需要导入模块：from collections import Iterable（Python3.3之前的版本）

from collections.abc import Iterable(3.3之后的版本）

isinstance(o,t)  o:对象，t:类型，可以是直接或者间接类名、基本类型或者元组

from collections.abc import Iterableprint(isinstance(123,int))             #True
print(isinstance('1mks',Iterable))     #True
print(isinstance((1,2,3),Iterable))    #True
print(isinstance(143,Iterable))        #False

2.迭代器  Iterable

迭代器是一个可以记住遍历位置的对象，在上一次停留的位置继续去做一些事

通过for循环遍历，就是获取了迭代器，并不断调用__next__()方法

li = [1,2,3,4]
for i in li:print(i)    #1    2     3     4

iter():获取可迭代对象的迭代器

next():一个个去取元素，取完元素后会引发一个异常

2.1迭代器实现的两种方法

第一种方法：

li = [1,2,3,4,5]
#创建一个迭代器对象
li2 = iter(li)
print(li2)
#获取下一条数据
print(next(li2))
print(next(li2))
print(next(li2))
print(next(li2))
print(next(li2))
#取完元素后在使用next()会引发StopIteration异常
print(next(li2))

步骤：

1.iter()调用对象的__iter__()，并把__iter__()方法返回结果作为自己的返回值

2.next()调用对象的__next__()，一个个取出元素

3.所有元素都取完了，__next__()将引发StopIteration异常

第二种方法：

li = [1,2,3,4,5]
#创建一个迭代器对象
li2 = li.__iter__()
print(li2)
#获取下一条数据
print(li2.__next__())
print(li2.__next__())
print(li2.__next__())
print(li2.__next__())
print(li2.__next__())
#取完元素后在使用next()会引发StopIteration异常
print(li2.__next__())

2.2可迭代对象iterable和迭代器对象iterator

凡是可以作用于for循环的都是可迭代对象

凡是可以作用于next（）的都是迭代器对象

from collections.abc import Iterable,Iterator
name = 'panda'
print(isinstance(name,Iterator))     #False
print(isinstance(name,Iterable))     #Truename = iter(name)                    #获取可迭代对象的迭代器
print(isinstance(name,Iterator))     #True
print(isinstance(name,Iterable))     #True

可迭代对象不一定是迭代器对象，迭代器对象一定是可迭代对象

总结：可迭代对象可以通过iter()转化为迭代器对象，如果一个对象拥有__iter__()方法是可迭代对象，如果一个对象有__iter__()和__next__()方法，是迭代器对象

(可以用dir（）查看对象中的属性和方法）

2.3迭代器协议

对象必须提供一个next方法，执行该方法要么就返回迭代中的下一项，要么就引发StopIteration异常，来终止迭代

2.4自定义迭代器

两个特性__iter__()和__next__()

class MyIteration(object):def __init__(self):self.num = 0def __iter__(self):return self    #返回的是当前迭代器类的实例对象def __next__(self):if self.num == 10:raise StopIteration("终止迭代，数据已被读取完")self.num += 1return self.nummi = MyIteration()   #类中有__iter__()和__next__()方法，创建的对象就是迭代器对象
print(mi)
for i in mi:print(i)   #1   2   3   4   5   6   7   8   9   10

3.生成器  generator

定义：Python中一边循环，一边计算的机制，叫生成器

Python提供的一种非常简便的语法能让我们自己来写出迭代器

使用了yield关键字的函数被称为生成器

3.1生成器表达式

列表推导式格式：[表达式 for 变量 in 列表]

将[]改为()即可

li = [i*5 for i in range(5)]
gen = (i*5 for i in range(5))
print(li)      #[0, 5, 10, 15, 20]
print(gen)     #<generator object <genexpr> at 0x0000020F7FDC1E48>
print(next(gen))  #0
print(next(gen))  #5
print(next(gen))  #10
print(next(gen))  #15
print(next(gen))  #20
print(next(gen))  #StopIteration

yield的作用：

1.类似return，将指定值或者多个值返回给调用者

2.yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数，执行next()，在重新从挂起点继续往下执行（使函数中断，并保存中断状态）

创建生成器

def gen1():print("开始")yield 'a'      #返回一个’a'并暂停函数，在此处挂起，下一次再从此处恢复运行yield 'b'yield 'c'
gen = gen1()
print(gen)         #<generator object gen1 at 0x0000019DFBBE1E48>
print(next(gen))   #a
print(next(gen))   #b
print(next(gen))   #c

给列表中追加元素

方法一：循环

def gen2(n):li = []for i in range(n):li.append(i)print(li)gen2(4)     #[0, 1, 2, 3]

方法二：生成器 

def gen2(n):li = []a = 0while a < n:li.append(a)yield aa += 1print(li)  #[0, 1, 2, 3]print(gen2(4))   #<generator object gen2 at 0x000001F3A6F31E48>
gen2(4)for i in gen2(4):print(i)   #0    1    2    3

注意：从对象中取值，要先拿出对象

def test():yield 1yield 2yield 3
print(test())
ta = test()          #从对象取值
print(next(ta))      #1
print(next(ta))      #2
print(next(ta))      #3print(next(test()))  #1  加括号是调用函数
print(next(test()))  #1
print(next(test()))  #1

4.三者关系

可迭代对象：指实现了Python协议，可以通过for...in...循环遍历的对象，比如list、dict、str...、迭代器、生成器

迭代器：可以记住自己遍历位置的对象，直观体现就是可以使用next（）函数返回值，迭代器只能往前，不能往后，当遍历完毕后，next()会抛出异常

生成器：是特殊的迭代器，需要注意迭代器不一定是生成器，他是Python提供的通过简便的方法写出迭代器的一种手段

包含关系：可迭代对象>迭代器>生成器