列表解析式是一种利用 [ 表达式 + for 循环 [ + if判断 ] ] 快速生成列表对象的python语法，方便使用者快速构建列表。
语法：

# 列表解析式 第一种效率会明显高于第二种[(i,j) for i in range(1000) if i > 700 for j in range(1000) if j > 900][{i,j} for i in range(1000) for j in range(1000) if j>900 if i > 700]集合解析式

# 注：其中的元素必须可哈希,不允许是列表，字典，set()等不可哈希对象，否则将会报错{ (i,j) for i in range(1000) if i > 700 for j in range(1000) if j > 900 }生成器表达式

it = (i for i in range(10)) #将会返回一个生成器对象生成器对象

一个可以做指定操作，并在每次next()时返回一个值的对象，节省空间存放数据，但每次计算需要等待.

一个可以被迭代的对象，for 将会全部迭代其中的元素，也可使用next()一个个取值返回，迭代器只可以使用一轮，无法反复使用，生成器也是一个迭代器

可以被迭代的对象，例如元组，字典，集合，列表等容器，生成器和迭代器也是可迭代对象

# len()：返回集合类型的长度，注：无法计算生成器或迭代器的长度，可计算list，set，dict等集合的长度# len((i for i in range(5))) # ==> TypeError:object of type 'generator' has no len() 计算生成器的长度isinstance(True, int), issubclass(bool, int) # 实例判断，子类判断divmod(124,3) # ==> (124/3, 124%3)==(41, 1)chr(97) # ==> int(0-255) --> charord("a") # ==> char --> inthex(ord("中")) # 中文使用的是unicode编码表对应关系, 两字节长度 '0x4e2d'# 排序 迭代内部容器，默认升序并返回排序后的列表，set和dict也可排序，迭代器也可排序sorted([1,2,3] + ['a'],reverse=True, key=str ) # 临时转化类型进行比较,原值不会改变，123还是int类型 ['a', 3, 2, 1]a = iter("abcd") # 对迭代器排序，会遍历整个迭代器，返回一个排序好的列表；sorted(a) # ['a', 'b', 'c', 'd']

返回迭代器的BIF

# reversed(seq) # 翻转一个有序容器，set和dict无法翻转 ==> 返回一个翻转后的迭代器，单个对象[ i for i in reversed("abcd") ] # ==> ['d', 'c', 'b', 'a']it = reversed(sorted({1,49,0,6,7,8,})) # ==> <list_reverseiterator at 0x212dce3ccf8>print( [ i for i in it ] ) # 遍历迭代器 [49, 8, 7, 6, 1, 0]# 枚举：enumerate(seq, start=0) # ==> 返回一个迭代器，每次返回一个二元组==> (index, elem)en = enumerate([1,2,3,4,5])next(en) # ==> (0, 1)next(en) # ==>(1, 2)print([i for i in en]) # [(2, 3), (3, 4), (4, 5)] 完全遍历# 迭代器iter(iterable) # ==> 返回一个迭代器iter(callable, sentinel) # ==> iteratordef fun(): x = 0 def fun1(): nonlocal x x += 1 return x return fun1f = fun()it = iter(f, 7) # == > f 必须可调用，0参，当返回值等于 sentinel 结束[i for i in it] # == > [1,2,3,4,5,6] # 文件读取操作时的使用with open('mydata.txt') as fp: for line in iter(fp.readline, ''): process_line(line)from functools import partialwith open('somefile.data', 'rb') as f: records = iter(partial(f.read, RECORD_SIZE), b'') for r in records: pass# iter() 函数有一个鲜为人知的特性，如果你给它传递一个可调用对象和一个标记值，它# 会创建一个迭代器。这个迭代器会一直调用传入的可调用对象直到它返回标记值为止# 可迭代对象，包括：set, dict, 生成器，string，range(), # in, not in # 执行in操作，对于线性顺序结构来说，本质上就是对其进行遍历# 生成器和迭代器也可以进行 in 操作a = iter("abcd") "a" in a # ==> True， 遍历到第一个元素找到 "a", 迭代器为使用完，可以继续使用next(a) # ==> 继续使用返回下一个 ==> 'b'# zip() for i in zip(range(5), "abcde"): print(i ,end=" ") #==> (0, 'a') (1, 'b') (2, 'c') (3, 'd') (4, 'e')输出结果使用enumerate()一样