其他--需要研究的資料

參考資料-- 內容太多，以後繼續學

https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/8490822.html

https://www.cnblogs.com/pengsixiong/p/5841923.html

https://www.jianshu.com/p/078a985fe80f

容器container

（1）str ,list ,tuple ,set ,dict都是 container

（2）container都是Iterable

 collections 庫

 匯入，需要單獨匯入

import collections                              #如果要使用Iterable 等，還需要單獨匯入

from collections import Iterable        #記住Iterable 大寫，不是iterable

from collections import Iterator        #記住Iterator 大寫

Iterable 可迭代物件

凡是可作用於for迴圈的物件都是Iterable型別

凡是可作用於next()函式的物件都是Iterator型別

可迭代物件：這個物件本身可以提供有限數量的內部元素供迴圈語句遍歷，所以container都符合

實測

測試：str ,list ,tuple ,set ,dict都是 Iterable, 只有int,float等不是

測試：str ,list ,tuple ,set ,dict，包括int, float   都不是 Iterator

>>> listA=[1,2,3]
>>> tupleA=(1,2,3)
>>> dictA={"a":1,"b":2}
>>> setA={1,2,3}

>>> from collections import Iterable

Warning (from warnings module):
  File "__main__", line 1
DeprecationWarning: Using or importing the ABCs from 'collections' instead of from 'collections.abc' is deprecated, and in 3.8 it will stop working
>>> from collections import Iterator
>>> print(isinstance(listA,Iterable),isinstance(tupleA,Iterable),isinstance(dictA,Iterable),isinstance(setA,Iterable))
True True True True

>>> isinstance("abc",Iterable)
True
>>> isinstance(123,Iterable)
False

>>> print(isinstance(listA,Iterator),isinstance(tupleA,Iterator),isinstance(dictA,Iterator),isinstance(setA,Iterator),isinstance(strA,Iterator),isinstance(intA,Iterator),isinstance(floatA,Iterator))
False False False False False False False

迭代器

迭代器：自動地 將自己變數名所指向的記憶體中的地址中的元素，根據迴圈語句的需要逐次迴圈

• 生成器generator
• iter()      轉這些物件：str ,list ,tuple ,set ,dict
• 一定可以被 next() 全域性函式呼叫

iter(Iterable_obj)  #可迭代物件

>>> listB=iter(listA)
>>> tupleB=iter(tupleA)
>>> dictB=iter(dictA)
>>> setB=iter(setA)
>>> strB=iter(strA)
>>> print(isinstance(listB,Iterator),isinstance(tupleB,Iterator),isinstance(dictB,Iterator),isinstance(setB,Iterator),isinstance(strB,Iterator),isinstance(intA,Iterator),isinstance(floatA,Iterator))
True True True True True False False

>>> listB
<list_iterator object at 0x0000000003373278>
>>> print(listB)
<list_iterator object at 0x0000000003373278>

列表生成式

列表生成式就是生成一個特定列表的表示式，基本語法：[exp for iter_var in iterable]，例如：

這樣寫比用迴圈語句來寫要簡單很多。注意不要忘記把式子用中括號括起來，因為你要生成的是列表。

>>> listA1=[2*a for a in range(10)]
>>> listA1
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
>>> listA2=[a*b+1 for a in range(10) for b in range(5)]
>>> listA2
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 3, 5, 7, 9, 1, 4, 7, 10, 13, 1, 5, 9, 13, 17, 1, 6, 11, 16, 21, 1, 7, 13, 19, 25, 1, 8, 15, 22, 29, 1, 9, 17, 25, 33, 1, 10, 19, 28, 37]
>>> listA3=[2*a for a in range(10) if a%2==1]
>>> listA3
[2, 6, 10, 14, 18]
>>> genA1=(2*a for a in range(10) if a%2==0)
>>> genA1
<generator object <genexpr> at 0x0000000002F13570>
>>> 

生成器 generator(是一種特殊的迭代器）

為什麼說生成器也是迭代器

      因為generator，實現了__iter__與_next_，所以一定是iterator

      可以通過查  dir(obj)

比如list，下面是完全生成list內容--佔用空間

（1） list  直接定義

（2）list() 轉為list

（3）列表生成式，listA1=[2*a for a in range(10)]

比如list，生成器，並不完全生成list的全部內容

如果列表元素可以按照某種演算法推算出來，這樣就不必建立完整的list

在Python中，這種一邊迴圈一邊計算的機制，稱為生成器：generator

生成器是一個特殊的程式，可以被用作控制迴圈的迭代行為，python中生成器是迭代器的一種，

使用yield返回值函式，每次呼叫yield會暫停

而可以使用next()函式和send()函式恢復生成器。

（1） generator的生成： 使用列表生成式--外面 [ ] 改為（）

（2）只能使用一次，

         可以使用 next(), 直至StopIteration

         或者for x in generatorA

         只能使用1次，前面顯示了，後面迴圈直接從未使用過的用起

（3）  當程式比較複雜難以用列表生成式的方式產生生成器時，使用yield函式：

>>> listA=[2*a for a in range(10)]
>>> listA
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
>>> generatorA=(2*a for a in range(10))
>>> generatorA
<generator object <genexpr> at 0x0000000002FF82A0>

如何generator取值
>>> next(generatorA)
0
>>> next(generatorA)
2
>>> for x in generatorA:
    x

    
4
6
8
10
12
14
16
18
>>>