Python的高级特性2:列表推导式,生成器与迭代器
一.列表推导式1.列表推导式是颇具python风格的一种写法。这种写法除了高效，也更简短。
In : {i:el for i,el in enumerate(["one","two","three"])}
Out: {0: 'one', 1: 'two', 2: 'three'}
enumerate是内建函数，可以让列表获得“下标”的属性。
而如果不用列表推导式，上例需要这么写
In : lst = ["one","two","three"]
In : i = 0
In : for e in lst:
....: lst = '%d: %s' % (i,lst)
....: i +=1
....:
In : lst
Out: ['0: one', '1: two', '2: three']
二.迭代器
迭代器属于一个临时区，安排一些元素在里面，但只用用的时候才会创建一些临时区，一旦遍历结束则临时区清空，再遍历就失效了。所以说迭代器能够减少内存的开销。
下面用代码来说明这句话的意思。
In : import sys
In : i = iter(range(10000))
In : id(i.__next__())
Out: 4388723488
In : sys.getsizeof(i)
Out: 48
In : sys.getsizeof(i.__next__())
Out: 28
In : e = range(10000)
In : sys.getsizeof(e)
Out: 48
In : sys.getsizeof(list(e))
Out: 90112
可以看到，如果一次性把list全部加载进来，需要90112byte内存空间，如果使用迭代器迭代，仅仅需要28byte内存空间。
ps: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。生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator，list,tuple,dict,str是有可迭代属性(惰性循环),但如果需要转化成可迭代对象，可以用iter()来转换,验证方式就是看对象是否有__next__方法。
三.生成器(generator)
生成器是一种特殊的迭代器。
1.什么时候需要用生成器
其实一般情况下是不需要生成器的，只有当因为性能限制下才需要用到，比如你需要用python来read一个10g的txt文件，如果一次性把10g的文件加载到内存再处理(.read()方法)，内存肯定溢出了。这里如果使用生成器，就可以把读和处理交叉进行，比如使用(.readline和.readlines)就可以在循环读取的同时不断处理，这样可以节省大量内存空间。此外，还可以使用生成器生成线程池。
（ps：如果当自己写一个读写函数封装给别人使用时,那么要考虑到文件容量问题,此时应该考虑使用生成器。）
2.生成生成器的两种方法
2.1 第一种比较简单，将列表推导式的[]改称()就可以了
In : g = (x*x for x in range(10))
2.2 第二种办法就是在函数里加入yield关键字。yield和return有点类似，都可以用来返回值，不同的是yield遇到next()就返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
3.如何判断一个函数是否是生成器
判断生成器的办法就是查看其属性
In : dir(g)
Out:
['__class__',
...
'__next__',
...
'__repr__',
'__setattr__',
]
在这里可以看到g有一个__next__的魔术方法,而这是生成器所特有的属性，下面两种方式调用都可以
In : g.__next__()
Out: 0
In : g.__next__()
Out: 1
In : next(g)
Out: 4
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