Python学习笔记6：循环对象

以前总想着集中时间来学东西，经过这次国庆假期发现这TM根本就不现实啊，还是每天抽点时间，日积月累这样比较好。

一、循环对象

循环对象的并不是随着Python的诞生就存在的，但它的发展迅速，特别是Python 3x的时代，循环对象正在成为循环的标准形式。
循环对象是这样一个对象，它包含有一个next()方法(__next__()方法，在python 3x中)，
这个方法的目的是进行到下一个结果，而在结束一系列结果之后，举出StopIteration错误。
当一个循环结构（比如for）调用循环对象时，它就会每次循环的时候调用next()方法，直到StopIteration出现，
for循环接收到，就知道循环已经结束，停止调用next()。

二、模拟
假如有一个文件test.txt,内容如下：

123
abc
xyz

现在我们来逐条读取其内容：

f = open("test.txt")
print f.next()
print f.next()
print f.next()
# print f.next() #Traceback...in:...StopIteration

在最后一个注释掉的print f.next()会报错，提示StopIteration

open()返回的实际上是一个循环对象，包含有next()方法。
而该next()方法每次返回的就是新的一行的内容，到达文件结尾时举出StopIteration。
这就相当于我们模拟了如下循环：

for line in open("test.txt"):
    print line

or结构自动调用next()方法，将该方法的返回值赋予给line。循环知道出现StopIteration的时候结束。

三、生成器
生成器(generator)的主要目的是构成一个用户自定义的循环对象。
生成器的编写方法和函数定义类似，只是在return的地方改为yield。
生成器中可以有多个yield。当生成器遇到一个yield时，会暂停运行生成器，返回yield后面的值。
当再次调用生成器的时候，会从刚才暂停的地方继续运行，直到下一个yield。
生成器自身又构成一个循环器，每次循环使用一个yield返回的值。

下面是一个生成器：

def gen():
    a = 2
    yield a
    a = a * 2
    yield a
    yield 1024

该生成器共有三个yield，如果用作循环器时，会进行三次循环。

for i in gen():
    print i

看另一个生成器：

def gen():
    for i in range(4):
        yield i

可以写成生成器表达式的形式：

G = (x for x in range(4))

生成器表达式是生成器的一种简便的编写方式。

四、表推导
表推导(list comprehension)是快速生成表的方法。
例如：

L = []
for b in range(10):
    L.append(b**2)

以上产生了表L，但实际上有快捷的写法，也就是表推导的方式:

L = [b**2 for b in range(10)]
print(L)

输出：
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
又如：

xl = [1,3,5]
yl = [9,12,13]
L  = [ x**2 for (x,y) in zip(xl,yl) if y > 10]
print(L)

输出：

[9, 25]

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