>>> list(range(1, 11))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎麼做？方法一是迴圈：
>>> L = []
>>> for x in range(1, 11):
...    L.append(x * x)
...
>>> L
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

但是迴圈太繁瑣，而列表生成式則可以用一行語句代替迴圈生成上面的list：
>>> [x * x for
 
 x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

寫列表生成式時，把要生成的元素x * x放到前面，後面跟for迴圈，就可以把list創建出來。

for迴圈後面還可以加上if判斷，這樣我們就可以篩選出僅偶數的平方：
>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]

還可以使用兩層迴圈，可以生成全排列：
>>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
['AX', 'AY', '
 
AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']

三層和三層以上的迴圈就很少用到了。
運用列表生成式，可以寫出非常簡潔的程式碼。
例如，列出當前目錄下的所有檔案和目錄名，可以通過一行程式碼實現：
>>> import os # 匯入os模組，模組的概念後面講到
>>> [d for d in os.listdir('.')] # os.listdir可以列出檔案和目錄
['.emacs.d', '.ssh', '.Trash', 'Adlm', 'Applications', 'Desktop', 'Documents', '
 
Downloads', 'Library', 'Movies', 'Music', 'Pictures', 'Public', 'VirtualBox VMs', 'Workspace', 'XCode']

for迴圈其實可以同時使用兩個甚至多個變數，比如dict的items()可以同時迭代key和value：
>>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }
>>> for k, v in d.items():
...     print(k, '=', v)
...
y = B
x = A
z = C

因此，列表生成式也可以使用兩個變數來生成list：
>>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }
>>> [k + '=' + v for k, v in d.items()]
['y=B', 'x=A', 'z=C']

最後把一個list中所有的字串變成小寫：
>>> L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple']
>>> [s.lower() for s in L]
['hello', 'world', 'ibm', 'apple']


if ... else

使用列表生成式的時候，需要注意if...else的用法。
例如，以下程式碼正常輸出偶數：
>>> [x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[2, 4, 6, 8, 10]

但是，我們不能在最後的if加上else：
>>> [x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0 else 0]
  File "<stdin>", line 1
    [x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0 else 0]
                                              ^
SyntaxError: invalid syntax

這是因為跟在for後面的if是一個篩選條件，不能帶else，否則如何篩選？
如果把if寫在for前面必須加else，否則報錯：

>>> [x if x % 2 == 0 for x in range(1, 11)]
  File "<stdin>", line 1
    [x if x % 2 == 0 for x in range(1, 11)]
                       ^
SyntaxError: invalid syntax

這是因為for前面的部分是一個表示式，它必須根據x計算出一個結果。因此，考察表示式：x if x % 2 == 0，它無法根據x計算出結果，因為缺少else，必須加上else：
>>> [x if x % 2 == 0 else -x for x in range(1, 11)]
[-1, 2, -3, 4, -5, 6, -7, 8, -9, 10]

上述for前面的表示式x if x % 2 == 0 else -x才能根據x計算出確定的結果。
可見，在一個列表生成式中，for前面的if ... else是表示式，而for後面的if是過濾條件，不能帶else。


生成器
通過列表生成式，我們可以直接建立一個列表。但是，受到記憶體限制，列表容量肯定是有限的。而且，建立一個包含100萬個元素的列表，不僅佔用很大的儲存空間，
如果我們僅僅需要訪問前面幾個元素，那後面絕大多數元素佔用的空間都白白浪費了。

所以，如果列表元素可以按照某種演算法推算出來，那我們是否可以在迴圈的過程中不斷推算出後續的元素呢？這樣就不必建立完整的list，
從而節省大量的空間。在Python中，這種一邊迴圈一邊計算的機制，稱為生成器：generator。
要建立一個generator，有很多種方法。第一種方法很簡單，只要把一個列表生成式的[]改成()，就建立了一個generator：

>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

建立L和g的區別僅在於最外層的[]和()，L是一個list，而g是一個generator。
我們可以直接打印出list的每一個元素，但我們怎麼打印出generator的每一個元素呢？
如果要一個一個打印出來，可以通過next()函式獲得generator的下一個返回值：

>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9
>>> next(g)
16
>>> next(g)
25
>>> next(g)
36
>>> next(g)
49
>>> next(g)
64
>>> next(g)
81
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

我們講過，generator儲存的是演算法，每次呼叫next(g)，就計算出g的下一個元素的值，直到計算到最後一個元素，沒有更多的元素時，丟擲StopIteration的錯誤。
當然，上面這種不斷呼叫next(g)實在是太變態了，正確的方法是使用for迴圈，因為generator也是可迭代物件：

>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
...     print(n)
... 
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

所以，我們建立了一個generator後，基本上永遠不會呼叫next()，而是通過for迴圈來迭代它，並且不需要關心StopIteration的錯誤。
generator非常強大。如果推算的演算法比較複雜，用類似列表生成式的for迴圈無法實現的時候，還可以用函式來實現。
比如，著名的斐波拉契數列（Fibonacci），除第一個和第二個數外，任意一個數都可由前兩個數相加得到：
1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

斐波拉契數列用列表生成式寫不出來，但是，用函式把它打印出來卻很容易：

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print(b)
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'
    
注意，賦值語句：
a, b = b, a + b

相當於：
t = (b, a + b) # t是一個tuple
a = t[0]
b = t[1]

但不必顯式寫出臨時變數t就可以賦值。
上面的函式可以輸出斐波那契數列的前N個數：
>>> fib(6)
1
1
2
3
5
8
'done'

仔細觀察，可以看出，fib函式實際上是定義了斐波拉契數列的推算規則，可以從第一個元素開始，推算出後續任意的元素，這種邏輯其實非常類似generator。
也就是說，上面的函式和generator僅一步之遙。要把fib函式變成generator，只需要把print(b)改為yield b就可以了：

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'
    
這就是定義generator的另一種方法。如果一個函式定義中包含yield關鍵字，那麼這個函式就不再是一個普通函式，而是一個generator：
>>> f = fib(6)
>>> f
<generator object fib at 0x104feaaa0>

這裡，最難理解的就是generator和函式的執行流程不一樣。函式是順序執行，遇到return語句或者最後一行函式語句就返回。而變成generator的函式，
在每次呼叫next()的時候執行，遇到yield語句返回，再次執行時從上次返回的yield語句處繼續執行。
舉個簡單的例子，定義一個generator，依次返回數字1，3，5：

def odd():
    print('step 1')
    yield(1)
    print('step 2')
    yield(3)
    print('step 3')
    yield(5)
    
呼叫該generator時，首先要生成一個generator物件，然後用next()函式不斷獲得下一個返回值：

>>> o = odd()
>>> next(o)
step 1
1
>>> next(o)
step 2
3
>>> next(o)
step 3
5
>>> next(o)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

可以看到，odd不是普通函式，而是generator，在執行過程中，遇到yield就中斷，下次又繼續執行。
執行3次yield後，已經沒有yield可以執行了，所以，第4次呼叫next(o)就報錯。
回到fib的例子，我們在迴圈過程中不斷呼叫yield，就會不斷中斷。當然要給迴圈設定一個條件來退出迴圈，不然就會產生一個無限數列出來。

同樣的，把函式改成generator後，我們基本上從來不會用next()來獲取下一個返回值，而是直接使用for迴圈來迭代：

>>> for n in fib(6):
...     print(n)
...
1
1
2
3
5
8

但是用for迴圈呼叫generator時，發現拿不到generator的return語句的返回值。如果想要拿到返回值，必須捕獲StopIteration錯誤，返回值包含在StopIteration的value中：

>>> g = fib(6)
>>> while True:
...     try:
...         x = next(g)
...         print('g:', x)
...     except StopIteration as e:
...         print('Generator return value:', e.value)
...         break
...
g: 1
g: 1
g: 2
g: 3
g: 5
g: 8
Generator return value: done


迭代器
我們已經知道，可以直接作用於for迴圈的資料型別有以下幾種：
一類是集合資料型別，如list、tuple、dict、set、str等；

一類是generator，包括生成器和帶yield的generator function。

這些可以直接作用於for迴圈的物件統稱為可迭代物件：Iterable。

可以使用isinstance()判斷一個物件是否是Iterable物件：

>>> from collections.abc import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance({}, Iterable)
True
>>> isinstance('abc', Iterable)
True
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
True
>>> isinstance(100, Iterable)
False

而生成器不但可以作用於for迴圈，還可以被next()函式不斷呼叫並返回下一個值，直到最後丟擲StopIteration錯誤表示無法繼續返回下一個值了。
可以被next()函式呼叫並不斷返回下一個值的物件稱為迭代器：Iterator。

可以使用isinstance()判斷一個物件是否是Iterator物件：
>>> from collections.abc import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False

生成器都是Iterator物件，但list、dict、str雖然是Iterable，卻不是Iterator。
把list、dict、str等Iterable變成Iterator可以使用iter()函式：

>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True

你可能會問，為什麼list、dict、str等資料型別不是Iterator？

這是因為Python的Iterator物件表示的是一個數據流，Iterator物件可以被next()函式呼叫並不斷返回下一個資料，直到沒有資料時丟擲StopIteration錯誤。
可以把這個資料流看做是一個有序序列，但我們卻不能提前知道序列的長度，只能不斷通過next()函式實現按需計算下一個資料，所以Iterator的計算是惰性的，
只有在需要返回下一個資料時它才會計算。

Iterator甚至可以表示一個無限大的資料流，例如全體自然數。而使用list是永遠不可能儲存全體自然數的。