1. 迭代器 Iterator

迭代器是访问可迭代对象的工具

迭代器是指iter(obj)函数返回的对象（实例）

迭代器可以用next(it) 函数获取可迭代对象的数据

1.2 迭代器函数iter和next

- iter(iterable) 从可迭代对象中返回一个迭代器，iterable必须是能提供一个迭代器的对象
- next(iterator) 从迭代器iteraror中获取下一个记录, 如果无法获取下一条数据，则触发StopIteration异常
- 说明: 
    - 迭代器只能向前取值，不会后退
    - 用iter函数可以返回一个可迭代对象的迭代器
- 作用：
    - 迭代器对象能用next 函数获取下一个元素
- 示例：
    ```
        L = [2, 3, 5, 7]
        it = iter(L) # 用L 对象访问迭代器
        next(it) # 2
        next(it) # 3
        next(it) # 5
        next(it) # 7
        next(it) # StopIteration 通知（没有数据）
    ```

2. 生成器 Generator (python 2.5及之后)

生成器是能够动态提供数据的对象，生成器对象也可迭代对象

生成器有两种
- 生成器函数
- 生成器表达式
生成器函数的定义
- 含有yield 语句的函数是生成函数,此函数被调用将会返回一个生成器对象
- yield 翻译为产生生成
- yield语句
  - 语法
```
    yield 表达式
```
  - 说明：
    - yield 用于 def 函数中，目的是将此函数作用生成器函数使用
    - yield 用来生成数据，供迭代器的next(it) 函数使用
生成器函数说明：
- 生成器函数的调用经返回一个生成器对象，生成器对象是一个可迭代对象
- 在生成器函数调用return 会触发一个StopIteration 异常

生成器表达式

语法：

    (表达式 for 变量 in 可迭代对象 [if 真值表达式])

说明： if 子句可省略
作用：
- 用推导式创建一个新的生成器思考：

    # iter() 函数用来生成迭代器。
    # next() 返回迭代器的下一个项目。

    L = [2, 3, 5, 7]
    L2 = [x ** 2 for x in L] # 列表推导式
    it = iter(L2)
    print(next(it)) # 4
    L[1] = 10
    print(next(it)) # 9
    
    
    
    L = [2, 3, 5, 7]
    L2 = (x ** 2 for x in L) # 生成器表达式
    it = iter(L2)
    print(next(it)) # 4
    L[1] = 10
    print(next(it)) # 100

迭代工具函数

迭代工具函数的作用是生成一个个性化的可迭代对象
函数zip：
- 返回一个zip对象，此对象用于生成元素，此元组的个数由最小的可迭代对象决定
```
    zip(iter1 [, iter2[, ...]]) 
```

示例：

    number = [10086, 10000, 10010, 9558]
    names = ['中国移动', '中国电信', '中国联通']
    
    for t in zip(number, names):
        print(t)
        
    # 输出
    (10086, '中国移动')
    (10000, '中国电信')
    (10010, '中国联通')
    
    d = dict(zip(number, names))
    
    # 输出
    {10086: '中国移动', 10000: '中国电信', 10010: '中国联通'}

    # zip函数实现示例
    number = [10086, 10000, 10010, 9558]
    names = ['中国移动', '中国电信', '中国联通']
    
    def myzip(iter1, iter2):
        it1 = iter(iter1)
        it2 = iter(iter2)
        while True:
            a = next(it1)
            b = next(it2)
            yield (a, b)
    
    for t in myzip(number, names):
        print(t)

函数enumerate

生成带索引的枚举对象，返回迭代类型为索引-值（index-value对）, 默认索引从零开始，也可以用start指定
```
    enumerate(iterable[, start])
```

示例

    names = ['中国移动', '中国电信', '中国联通']
    for t in enumerate(names):
        print(t)
    
    # 输出
    (0, '中国移动')
    (1, '中国电信')
    (2, '中国联通')

3. 字节串和字节数组

字节串bytes (也叫字节数列)
- 作用：
  - 存储以字节为单位的数据
  - 字节串是不可变的字节序列
字节
- 字节是由8个位（bit）组成的数据单位，是计算机进行数据管理的单位
- 字节是用0 ~ 255范围内的整数表示

创建非空字节串的字母字面值

    B = b''
    B = b""
    B = b''''''
    B = b""""""

创建非空字节串的字面值

    B = b'ABCD'
    B = b"ABCD"
    B = b'\x41\x42' # ascii码 16进制
    B = b""""""

字节字符串的构造函数 bytes
- bytes() 生成一个字的字节串等同于b''
- bytes(整数可迭代对象) # 用可迭代对象初始化一个字符串
- bytes(整数n) 生成n个值为0 的字符串
- bytes(字符串, encoding='utf-8')
- 用字符串转为编码生成一个字符串
- 示例
```
    b = bytes() # b = b''
    b = bytes(range(65, 69)) # b = b'ABCD'
    b = bytes(5) # b = b'\x00\x00\x00\x00\x00'
    b = bytes('abc中文') # b = b'ABC\xe4\xb8\xad\x96\x87'
```

bytes 运算

    + += * *=
    < <= > >= == !=
    in 
    not in
    索引和切片

len(x)
max(x)
min(x)
sum(x)
any(x)
all(x)

bytes 和 str的区别
- bytes 存储字节（通常值在range(0, 256)）
- str存储unicode字符（通常值在0~65535）

bytes 与 str 转换

sequenceDiagram
str->>bytes: 编码(encode) b = s.encode(encoding='utf-8')
bytes->>str: 解码(decode) b = s.decode(encoding='utf-8')

字节数组 bytearray

可变的字节序列

字节数组的构造函数：bytearry

构造函数	说明
bytearray()	创建空的字节数组
bytearray(整数)	用可迭代对象初始化一个字节数组
bytearray(整数可迭代对象)	用可迭代对象初始化一个字节数组
bytearray(字符串， encoding='utf-8')	用字符串的转换码生成一个字节数组

bytearray 运算

    + += * *=
    < <= > >= == !=
    in 
    not in
    索引和切片

len(x)
max(x)
min(x)
sum(x)
any(x)
all(x)
字节数组支持索引和切片的赋值操作，规则同列表的索引和切片赋值规则
```
    ba = bytearray(b'aBCDEfG)
    ba[0] = 65
    ba[-2] = 70
```

bytearray 方法

方法名	说明
BA.clear()	清空
BA.append(n)	追加一个字节(n为0~255的整数)
BA.remove(value)	删除第一个出现的字节，如果没有出现，则触发VelueError错误
BA.reverse()	字节顺序反转
BA.decode(encoding='utf8')	解码为字符串
BA.find(sub[, start[, end]])	查找sub

python 入门之迭代生成器、字符串字节（万字整理）2

1. 迭代器 Iterator

1.2 迭代器函数iter和next

2. 生成器 Generator (python 2.5及之后)

3. 字节串和字节数组