迭代器
什么是迭代器？
迭代：是一个重复的过程，每一次重复，都是基于上一次的结果而进行的
器:迭代取值的工具
为何要用迭代器？
迭代器提供了一种通用的不依赖于索引的迭代取值方式
如何用迭代器？
可迭代对象iterablie，但凡内置有__iter__方法的对象都称之为可迭代对象（str,list,tuple,dict,set,文件对象）
执行可迭代对象下的__iter__方法，返回的值就是一个迭代器对象。迭代器对象内置有__next__方法。
迭代器对象：
既内置有__next__方法的对象，又内置有__iter__方法的对象
注：
1、迭代器对象一定是可迭代的对象，而可迭代对象不一定是迭代器对象。
2、文件本身是一个迭代器对象
迭代器：
优：1、不依赖于索引的迭代取值方式
2、同一时刻在内存中只存在一个值，更节省内存
缺：1、取值不如按照索引和key的方式灵活（不能取指定的某一个值，而且只能往后取）
2、无法预测迭代器长度
生成器：
一种自定义的迭代器
yield:
但凡函数内包含yield关键字，再去调用函数不会执行函数体代码，会得到一个返回值，该返回值就是生成器对象。
def func():
print('hello world')
yield #带有yield关键字的函数，这个关键字会暂停函数体代码，同时yield也具有return的效果能有一个返回值，只是他返回的是一个生成器对象
g = func() #此时函数体代码并不会运行，但是将变量g变成了一个生成器
next(g) #调用这个生成器g的next内置方法，会将生成器内的代码（也就是函数体代码）运行一次
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def add(start,stop,step=1)
while start < stop:
yield start
start+=step
for i in add(1,10):
print(i)
这就是一个简单的range方法的实现
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def dog(name)
print('%s,准备开吃'%name)
food = yield
print('%s吃了%s'%(name,food))
g = dog('sql')
next(g)
g.send('肉包子')
这是一个先把函数体代码暂停，再往函数体代码中传值的方式
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生成器表达式：
[i**3 for i in range(1,10) if i > 5]
(i**3 for i in range(1,10) if i > 5)
这两行代码看起来很相似，但是第一行是我们之前所提到过的列表生成式，而第二行就是标题要说的生成器表达式，就是用（）括起来的一系列表达式就是为生成器表达式
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def len_file(address):
with open(r'%s'%address,mode = 'rt',encoding = 'utf-8') as f:
s = (len(i) for i in f)
print(sum(s))
这就一个将生成器表达式运用于来统计文件字符多少的例子，将生成器表达式和内置方法结合使用。
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面试题：
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def add(n,i):
return n+i def test():
for i in range(4):
yield i g=test() #这g是一个是一个生成器
for n in [1,10]:
g=(add(n,i) for i in g) #(add(n,i) for i in g)这是一个生成器表达式
res=list(g)
#A. res=[10,11,12,13]
#B. res=[11,12,13,14]
#C. res=[20,21,22,23]
#D. res=[21,22,23,24]
第一次循环
n=1
g=(add(n,i) for i in g)
代码并没有执行
第二次循环：
此时(add(n,i) for i in g)中的g等于(add(n,i) for i in g)
所以第二次循环的g = (add(n,i) for i in g)这条代码其实真正的样子应该是 g=(add(n,i) for i in (add(n,i) for i in g))
再来分析
此时n=10 而且 list(g)使第二次循环代码可以运行
所以 将n带入(add(n,i) for i in g)这一条代码中
得出 10 再带入前面的代码 得出 n+10
所以正确答案为 C ######################################
面向过程编程
核心是过程二字，过程就是解决问题的步骤。
基于该思想编写的程序就好比在设计一条流水线，是一种机械式的思维方式。
优点：复杂的问题流程化，进而简单化
缺点：扩展性极差。
