迭代器协议
Python 的 for 循环底层依赖于迭代器协议。
-
可迭代对象 (Iterable): 实现了
__iter__()方法的对象。例如 List, Tuple, Dict, Str。 作用: 可以被for循环遍历，或者通过iter(obj)获取迭代器。 -
迭代器 (Iterator): 实现了
__iter__()和__next__()方法的对象。 作用: 负责维护遍历的状态（游标）。
iter() 与 next() 的工作机制
it = iter(iterable): 调用对象的__iter__()，返回一个迭代器。val = next(it): 调用迭代器的__next__()，返回下一个值。- StopIteration: 当没有更多元素时，
next()会抛出此异常，通知for循环停止。
s = "ABC"
it = iter(s) # 获取迭代器
while True:
try:
val = next(it) # 获取值
print(val)
except StopIteration:
break # 捕获异常退出循环解包 (Unpacking)
- 序列解包 (*a): 用于 List/Tuple。
head, *mid, tail = [1, 2, 3, 4, 5]
# head=1, mid=[2,3,4], tail=5- **字典解包 (b): 用于函数参数或字典合并。
def func(a, b): pass
d = {'a': 1, 'b': 2}
func(**d) # 等价于 func(a=1, b=2)生成器是一种特殊的迭代器，通过函数动态生成值，省内存。
基本语法：yield
如果函数中包含 yield 关键字，该函数就变成了生成器函数。
- return: 终止函数，返回结果，销毁局部变量。
- yield: 暂停函数执行，返回结果，保留局部变量状态。下次调用
next()时从暂停处继续执行。
def count_down(n):
while n > 0:
yield n # 产出 n 并暂停
n -= 1
g = count_down(3)
print(next(g)) # 3
print(next(g)) # 2生成器表达式 (Generator Expression)
Warning — 不是元组推导式
使用圆括号
()包裹的推导式是生成器表达式。Python 中不存在 Tuple Comprehension。g = (x**2 for x in range(10)) # <generator object ...>