迭代器
1.函数名的运用
函数名是一个特殊的变量，与括号搭配可以调用函数
1.函数名的内存地址
2.函数名可以赋值给其他变量
3.函数名可以当做容器类的元素
4.函数名可以当做函数的参数
5.函数名可以作为函数的返回值
2.闭包
闭包：内层函数对外层函数变量（非全局变量）的引用
1 def func1():
2 name = "alex"
3 def func2():
4 print(name) # 闭包
5 func2()
6 func1()
7 结果: alex
我们可以使用__closure__来检测函数是否是闭包. 使⽤用函数名.__closure__返回cell就是闭包. 返回None就不是闭包.
在函数外边调用内部函数，只需使用return返回即可。
闭包的好处：使用闭包，可以保证外层函数的变量在内存中常驻，供后面的程序使用。
3.迭代器
查看是否为可迭代对象，第一种办法，使用dir判断是否有__iter__()。
如果对象中有__iter__函数. 那么我们认为这个对象遵守了可迭代协议. 就可以获取到相应的迭代器. 这⾥的__iter__是帮助我们获取到对象的迭代器. 我们使⽤迭代 器中的__next__()来获取到⼀一个迭代器中的元素.
使用while循环+迭代器来模拟for循环(必须要掌握)
总结：
lterable：可迭代对象，内部包含__iter__()含糊
lterator:迭代器。内部包含__iter()__同时包含__next__()
迭代器的特点：
1.节省内存
2.惰性机制
3.不能反复，只能向下执行
我们可以把迭代的内容想象成子弹，获取到迭代器__iter__().当成把子弹装到弹夹中。然后发射就是__next__()把每一个子弹（元素）打出来。也就是说, for循环的时候. ⼀开始的 时候是__iter__()来获取迭代器. 后⾯每次获取元素都是通过__next__()来完成的. 当程序遇到 StopIteration将结束循环.
生成器和表达式
1.生成器
生成器实质就是迭代器。
在python中有三种方式来获取生成器：
1.通过生成器函数
2.通过各种推导式来实现生成器。
3.通过数据的转换也可以获取生成器。
如果函数中存在了yield，那么这个函数就是个生成器函数。这个时候，我们在执行这个函数，就是在获取这个生成器了。
注意：当程序运行完最后一个yield后，那么后面继续进行__next__()程序则会报错。
send方法, send和__next__()一样都可以让生成器执⾏到下⼀个yield。
send和__next__()区别:
1. send和next()都是让生成器向下走一次
2. send可以给上⼀个yield的位置传递值, 不能给后一个yield发送值. 在第⼀次执行⽣成器代码的时候不能⽤用send()
生成器可以用for循环来获取内部元素。
2.列表推导式，生成器表达式以及其他推导式
列表推导式：通过一行来构建你要的列表，
lst = [i for i in range(1,15)]
还可以对数据进行筛选：
生成器表达式跟列表推导式的语法基本一样，只是[ ]换成（）
生成器表达式和列表推导式的区别：
1.列表推导式比较耗内存，一次性加载。生成器表达式基本上不占内存，使用的时候分配和使用内存
2.得到的值不一样，列表推导式得到了一个列表，生成器表达式得到了一个生成器。
注意：生成器的惰性机制，只有在访问的时候取值。
字典推导式：
集合推导式：生成一个集合。
总结: 推导式有, 列表推导式, 字典推导式, 集合推导式, 没有元组推导式
⽣成器表达式: (结果 for 变量量 in 可迭代对象 if 条件筛选)
生成器表达式可以直接获取到生成器对象. 生成器对象可以直接进行for循环. ⽣成器具有惰性机制.
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