python实现可迭代对象、生成器

next

    是 Python 中迭代器对象的一个方法，用于获取下一个元素。
    当使用迭代器进行迭代时，通过调用 __next__ 方法可以依次获取迭代器中的元素，
    直到没有更多元素可获取时，会引发 StopIteration 异常。
产生生成器的方法：

1. 使用函数和 yield 关键字**：在函数中使用 yield 语句来定义生成器。

  def func()
            ...
            yield

2. 列表推导式**：可以通过在列表推导式中使用 yield 来创建生成器。

   gen = (i for i in range(5))

  generator就是生成器

  1.  __next__()：获取生成器中的下一个元素。
     2.  send(value) ：向生成器发送一个值，并继续执行生成器函数到下一个 `yield` 语句。
     3.  throw(type, value=None, traceback=None)：在生成器内部抛出异常。
     4.  close()：关闭生成器，后续再调用 `__next__()` 会引发 `StopIteration` 异常。

协程：
    执行过程中暂停和恢复，允许在一个函数内部实现多个任务的协作执行。
    协程通过yield关键字或特定的协程库来实现。

Python 的可迭代对象：

    1. 列表（List）
    2. 元组（Tuple）
    3. 字符串（String）
    4. 字典（Dictionary）
    5. 集合（Set）
    6. 文件对象（File Objects）

迭代器与可迭代对象：

1. 可迭代的对象并不一定就是迭代器。
2. 可迭代对象是能够通过迭代操作依次获取元素的对象，
3. 而迭代器是实现了迭代器协议的对象，它不仅可以被迭代，
4. 还能记住当前的迭代位置，并在每次迭代时返回下一个元素。
   1. 迭代器：是一个对象，它实现了迭代器协议，能够逐个返回元素。
   2. 生成器：是一种特殊的迭代器，它通过使用yield关键字来定义，可以在执行过程中暂停和恢复，按需生成元素。
   生成器是创建迭代器的一种简洁方式，它让迭代过程更加灵活和高效。

#判断是否为可迭代对象
from collections.abc import Iterable

obj = [1, 2, 3]  # 替换为你要判断的对象
if isinstance(obj, Iterable):
    print("这是一个可迭代对象")
else:
    print("这不是一个可迭代对象")

原文地址：https://blog.csdn.net/qq_45755863/article/details/143706526

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