>>> from collections import Iterable

>>> isinstance('abc', Iterable) # str是否可迭代

True

>>> isinstance([1,2,3], Iterable) # list是否可迭代

True

>>> isinstance(123, Iterable) # 整数是否可迭代

False

>>> for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):

...     print(i, value)

>>> for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:

...     print(x, y)

任何可迭代对象都可以作用于for循环，包括我们自定义的数据类型，只要符合迭代条件，就可以使用for循环。

列表生成式

即List Comprehensions，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。

举个例子，要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(1, 11))

生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做？方法一是循环：

>>> L = []

>>> for x in range(1, 11):

...    L.append(x * x)

...

>>> L

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

[x * x for x in range(1, 11)]

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：

>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]

[4, 16, 36, 64, 100]

还可以使用两层循环，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']

三层和三层以上的循环就很少用到

>>> import os # 导入os模块，模块的概念后面讲到

>>> [d for d in os.listdir('.')] # os.listdir可以列出文件和目录

['.emacs.d', '.ssh', '.Trash', 'Adlm', 'Applications', 'Desktop', 'Documents', 'Downloads', 'Library', 'Movies', 'Music', 'Pictures', 'Public', 'VirtualBox VMs', 'Workspace', 'XCode']

for循环其实可以同时使用两个甚至多个变量，比如dict的items()可以同时迭代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两个变量来生成list：

>>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }

>>> [k + '=' + v for k, v in d.items()]

['y=B', 'x=A', 'z=C']

最后把一个list中所有的字符串变成小写：

>>> L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple']

>>> [s.lower() for s in L]

练习2

L1 = ['Hello', 'World', 18, 'Apple', None]

print([x.lower() if isinstance(x, str) else x for x in L1])

生成器

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：

g = (x * x for x in range(10))

<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

创建L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator。

如果要一个一个打印出来，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值：

next(g)

generator保存的是算法，每次调用next(g)，就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。

>>> g = (x * x for x in range(10))

>>> for n in g:

...     print(n)

generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。

比如，著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：

def fib(max):

    n, a, b = 0, 0, 1

    while n < max:

        print(b)

        a, b = b, a + b

        n = n + 1

    return 'done'

仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。

也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要把print(b)改为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'

这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator：

>>> f = fib(6)

<generator object fib at 0x104feaaa0>

def odd():

    print('step 1')

    yield 1

    print('step 2')

    yield(3)

    print('step 3')

    yield(5)

>>> 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

>>> for n in fib(6):

...     print(n)

>>> 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

>>> from collections 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

>>> from collections import Iterator

>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)

True

>>> isinstance([], Iterator)

False

>>> isinstance({}, Iterator)

False

>>> isinstance('abc', Iterator)

False

>>> isinstance(iter([]), Iterator)

True

>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)

True

for x in [1, 2, 3, 4, 5]:

    pass

# 首先获得Iterator对象:

it = iter([1, 2, 3, 4, 5])

# 循环:

while True:

    try:

        # 获得下一个值:

        x = next(it)

    except StopIteration:

        # 遇到StopIteration就退出循环

        break