列表生成式、生成器、三元表达式、

可直接作用于for循环的对象：称为可迭代对象Iterable
1.集合数据类型：list、turple、set、dict、str，不是迭代器，可使用iter（）函数变为迭代器
2.生成器：生成器和带yield的生成器函数，都是迭代器，生成器不但可以做用于for循环还可以呗next调用
迭代器：可以被next（）调用不断返回下一个值的对象，迭代器表示的是一个数据流

总结

凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；

凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；

集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的

列表生成式

1）range函数

list2=list(range(1,10))

2）两种格式,这里是中括号：

[表达式1 if 条件 else 表达式2 + for循环]

[表达式 + for循环 + if过滤条件]

还可以配合if语句使用：
for循环前面的if是表达式，需要用else，for循环后面if是过滤条件，不能用else

可以嵌套多层for循环，

[x*x for x in range(0,10)]

例子：
1.列出当前目录下所有文件和目录名

 [ d for d in os.listdir('.'）]

2.展开字典

[ k+'='+v for k,v in dict1.items()]

生成器

生成器保存的是算法，相比list可以节约存储空间，生成器也是可迭代对象，可迭代对象都可以用for循环来取值

生成器的创建方法：
方式一：使用（）
(x*x for x in range(0,10))

结果:

<generator object <genexpr> at 0x7f0b072e6140>

生成器使用时，需如下执行：

g = (x*x for x in range(0,10)) 

for n in g:

	print n

方式二：函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不是一个普通函数而是一个生成器

def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
    yield b
    a, b = b, a + b
    n = n + 1
return 'done'

注意通过for循环取生成器的值，是获取不到return的返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中
 while True:
 try:
    x = next(g)
     print('g:', x)
 except StopIteration as e:
    print('Generator return value:', e.value)
    break

生成式和生成器的区别：

前者直接返回了表达式的结果列表， 而后者是一个对象，该对象包含了对表达式结果的计算引用， 通过循环可以直接输出。
而生成器并不是立即把结果写入内存， 而是保存的一种计算方式， 通过不断的获取， 可以获取到相应的位置的值,所以占用的内存仅仅是对计算对象的保存。

当表达式的结果数量较少的时候， 使用列表生成式还好， 一旦数量级过大， 那么列表生成式就会占用很大的内存。

杨辉三角例子

def triangles():
	N=[1] 　　#初始化为[1],杨辉三角的每一行为一个list
    while True:
    	yield N　　#yield 实现记录功能，没有下一个next将跳出循环，
    	S=N[:]　　 #将list N赋给S，通过S计算每一行
    	S.append(0) #将list添加0，作为最后一个元素，长度增加1
    	N=[S[i-1]+S[i] for i in range(len(S))]　　#通过S来计算得出N