什么是迭代器？
迭代：更新换代的过程，也是一个重复的过程，每一次的迭代都必须基于上一次的结果（迭代与迭代之间必须要有关系）
迭代器：迭代取值的工具
为什么要用迭代器？
迭代器给提供了一种不依赖于索引取值的方式
需要迭代取值的数据类型：字符串、列表、元组、字典、集合
l = [1,2,3,4] n = 0 while n < len(1): print(l[n]) n += 1 #重复+，每次迭代都是基于上一次的结果而来的
可迭代对象
只要内置有__iter__方法的都叫做可迭代对象
补充：针对双下划线开头双下划线结尾的方法，推荐读双下+方法名
基本数据类型中可迭代对象的：str、list、tuple、dict、set、
文件对象（执行内置的__iter__之后还是本身，没有任何变化），文件对象本身就是迭代器对象。
可迭代对象执行内置的__iter__方法得到就是该对象的迭代器对象
迭代器取值
迭代器对象：
1、内置有__iter__方法
迭代器对象无论执行多少次__iter__方法得到的还是迭代器对象本身
2、内置有__next__方法
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
可迭代对象：内置有__iter__方法的
迭代器对象：既内只有__iter__也内置有__next__方法
迭代取值：
优点：
1、不依赖于索引取值
2、内存中永远只占一份空间，不会导致内存溢出
缺点：
1、不能够获取指定的元素
2、取完之后会报stopiteration
d = {'name':'moly','password','123','hobby':'read' #将可迭代对象d转换成迭代器对象 iter_d = d.__iter__() #迭代器对象的取值必须用__next__ print(iter_d.__next__()) #name print(iter_d.__next__()) #password print(iter_d.__next__()) #hobby print(iter_d.__next__()) #取完了，报错StopIteration异常 迭代器取值的特点：只能往后依次取，不能后退。
for循环后面的in关键字，跟的是一个可迭代对象
for循环内部的本质
1、将in后面的对象调用__iter__转换成迭代器对象
2、调用__next__迭代取值
3、内部有异常捕获stopiterration，当__next__报这个错，自动结束循环
生成器
它的本质就是一个迭代器
yield：函数内如果有yield关键字，那么加括号执行函数的时候并不会触发函数体代码的运行
当函数内有yield关键字的时候，调用该函数不会执行函数体代码，而是将函数变成生成器
def my_range(start,end,step): while start < end: yield start start += step for i in my_range(1,10,2): print(j)
yield和return
yield
1、帮你提供了一种自定义生成器方式
2、会帮你保存上一次函数调用的状态
3、可以返回值
与return之间的相同点
都可以返回值，并且都可以返回多个值
不同点：1.yield可以返回多次值，而return只能返回依次函数立即结束
生成器表达式
print(res)
优点：只占一行空间
生成器不会主动执行任何一行代码，必须通过__next__触发代码的运行
面向过程编程：就类似于设计一条流水线
好处：将复杂的问题流程化，从而简单化
坏处：可扩展性比较差，一旦需要修改，整体都会受到影响
#1.获取用户输入 def get_info(): while True: username = input(">>>:").strip() if not username.isalpha(): #判断字符串不能包含数字 print('不能包含数字') continue password = input('>>>:').strip() confirm_password = input("confirm>>>:").strip() if password == confirm_password: d = { '1':'user' '2':'admin' } while True: print(""" 1 普通用户 2 管理员 """) choice = input('please choice user type toregister>>>:').strip() if choice not in d:continue user_type = d.get(choice) operate_data(username,password,user_type) break else: print('两次密码不一致') #处理用户信息 def operate_data(username,password,user_type): res = '%s|%s|%s\n'%(username,password,user_type) save_data(res,'userinfo.txt') #存储到文件中 def save_data(res,file_name): with open(file_name,'a',encoding='utf-8') as f: f.write(res) def register(): get_info() register() 请写出一下代码的执行结果并解释。 def multipliers(): return [lambda x, i=i: i*x for i in range(4)] # 0, 1, 2, 3 # [func(x): return 0*x, func(x): return 1*x, # func(x): return 2*x, func(x): return 3*x, ] print([m(2) for m in multipliers()]) # [0, 2, 4, 6] # [func(x): return 0*2, func(x): return 1*2, # func(x): return 2*2, func(x): return 3*2, ] # [0, 2, 4, 6] # [6, 6, 6, 6] # 闭包函数的延迟绑定 # 在内层函数执行时才会绑定变量i def multipliers2(): list1 = [] for i in range(4): def func(x, i=i): #定义函数 return x * i list1.append(func) #把函数名称传进去 return list1 print([m(2) for m in multipliers2()]) # [0, 2, 4, 6]