python生成式、生成器和迭代器
列表生成式生成list 可以用list(range(1, 11))。需要生成
循环：
for x in range(1, 11):
L.append(x * x)
print(L)
但是循环太繁琐。
而列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list：
写列表生成式时，把要生成的元素x * x放到前面，后面跟for循环，就可以把list创建出来。
for循环后面还可以加上if判断，这样我们就可以筛选出仅偶数的平方：
还可以使用两层循环，可以生成全排列：
生成器（generator）
生成器和生成式最大的区别就是将[]替换为()
输出可迭代对象generator需要使用next方法
例子1
a = (x*x for x in xrange(10) if x*x%2 == 0)
print(type(a))
print(a.next())
print(a.next())
for i in a:
print(i)
#generator保存的是算法，每次调用next()，就计算出下一个元素的值，直到计算到最后一个元素为止
例子2
def fib(n):
sum = 0
i = 0
while(i<n):
sum = sum +i
i+=1
yield sum
for x in fib(10):
print(x)
print(type(fib(10)))
#结果和上面的结果是一样的，包含yield语句的函数会被特地编译成生成器。当函数被调用时，他们返回一个生成器对象，这个对象支持迭代器接口。每当遇到yield关键字的时候，你可以理解成函数的return语句，yield后面的值，就是返回的值。但是不像一般的函数在return后退出，生成器函数在生成值后会自动挂起并暂停他们的执行和状态，他的本地变量将保存状态信息，这些信息在函数恢复时将再度有效，下次从yield下面的部分开始执行。
迭代器
Iterable（可迭代对象）和Iterator（迭代器） 主要区别是 ：
凡是可以用 for 循环的 都是Iterable（可迭代对象） 凡是需要通过next()函数获得值的可迭代对象都是 Iterator（迭代器）。
（所以生成器可以 被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器 ） （可以简单理解为生成器 就是 迭代器的可迭代对象）
凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；
凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；
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