# 一邊循環(huán)一邊計算的機制，稱為生成器：generator；
# 創(chuàng)建generator方法：
# 1.把一個列表生成式的[]改成()
numsList = [num * num for num in range(10)]
print("列表生成式生成numsList：",numsList)
numsGenerator = (num * num for num in range(10))
print("生成器生成numsGenerator：",numsGenerator)
# 使用next()函數(shù)獲得generator的下一個返回值
print("打印numsGenerator第一個元素：",next(numsGenerator))
print("打印numsGenerator第二個元素：",next(numsGenerator))
print("--------------------------------------------------------")
# 使用for循環(huán)打印generator元素
print("使用循環(huán)打印生成器中的元素！")
for num in numsGenerator:
    print(num,end = " ")
print("\n")
print("--------------------------------------------------------")
# 斐波拉契數(shù)列(Fibonacci)：除第一個和第二個數(shù)外，任意一個數(shù)均可由前兩個數(shù)相加得到
# 1,1,2,3,5,8,13,21,34
def fibonacci(num):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < num:
        print(b,end = "  ")
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return "Done"

print("Fibonacci前10項為：")
fibonacci(10)
print("\n")
print("--------------------------------------------------------")
# 2.把fibonacci()函數(shù)變成generator函數(shù)
def fibonacci(num):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < num:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return "Done"

# Tips:
# 1.如果一個函數(shù)定義中包含yield關(guān)鍵字，則這個函數(shù)是一個generator函數(shù)；
# 2.調(diào)用一個generator函數(shù)將返回一個generator;
fib = fibonacci(10)
print("fib的值：",fib)

# 普通函數(shù)和generator函數(shù)的執(zhí)行流程：
# 1.普通函數(shù)：順序執(zhí)行，遇到return語句或最后一行函數(shù)語句就返回；
# 2.generator函數(shù)：在每次調(diào)用next()的時候執(zhí)行，遇到y(tǒng)ield語句返回；
# 3.再次執(zhí)行時從上次返回的yield語句處繼續(xù)執(zhí)行；
# 實例：定義一個generator函數(shù)，依次返回"Willard",18,"Engineer"
def willardInfo():
    print("STEP1")
    yield "Willard"
    print("--------")
    print("STEP2")
    yield 18
    print("--------")
    print("STEP3")
    yield "Engineer"

# 調(diào)用willardInfo()這個generator函數(shù)，先生成一個generator對象
# 然后用next()函數(shù)不斷獲得下一個返回值，即可用循環(huán)直接打印
willardInfoObject = willardInfo()
for willard in willardInfoObject:
    print(willard)

# 可直接用于for循環(huán)的數(shù)據(jù)類型：
# 1.list、tuple、dict、set、str等；
# 2.generator，包括：生成器和帶yield的generator function；
# 3.可以直接作用于for循環(huán)的對象稱為可迭代對象：Iterable；
# 4.使用isinstance()判斷一個對象是否為Iterable對象；
from collections.abc import Iterable
print("判斷l(xiāng)ist是否為可迭代對象！",isinstance([],Iterable))
print("判斷dict是否為可迭代對象！",isinstance({},Iterable))
print("判斷str是否為可迭代對象！",isinstance("Willard",Iterable))
print("判斷生成式是否為可迭代對象！",isinstance((num for num in range(10)),Iterable))
print("判斷number是否為可迭代對象！",isinstance(99,Iterable))

# 可以被next()函數(shù)調(diào)用并不斷返回下一個值的對象稱為迭代器：Iterator
# 使用isinstance()判斷一個對象是否為Iterator對象；
from collections.abc import Iterator
print("判斷生成器是否為迭代器！",isinstance((num for num in range(10)),Iterator))
print("判斷l(xiāng)ist是否為迭代器！",isinstance([],Iterator))
print("判斷dict是否為迭代器！",isinstance({},Iterator))
print("判斷str是否為迭代器！",isinstance("Willard",Iterator))
print("----------------------------------------------------------")
# Tips:
# 1.生成器都是Iterator對象，但list、dict、str是Iterable但不是Iterator;
# 2.Iterator對象表示數(shù)據(jù)流，Iterator對象可以被next()函數(shù)調(diào)用并不斷返回下一個數(shù)據(jù)，
# 直到?jīng)]有數(shù)據(jù)時拋出StopIteration錯誤；這個數(shù)據(jù)流可以看作一個有序序列，
# 但不能提前知道序列的長度，只能不斷通過next()函數(shù)實現(xiàn)按需計算下一個數(shù)據(jù)，
# Iterator的計算是惰性的，只有在需要返回下一個數(shù)據(jù)時才計算；
# 3.使用iter()函數(shù)把list、dict、str變成Iterator;
print("使用iter()函數(shù)把list、dict、str變成Iterator.")
print("判斷l(xiāng)ist是否為迭代器！",isinstance(iter([]),Iterator))
print("判斷dict是否為迭代器！",isinstance(iter({}),Iterator))
print("判斷str是否為迭代器！",isinstance(iter("Willard"),Iterator))