複習：

　　迭代器和生成器

　　迭代器：

　　　　魔法方法__iter__()很少直接呼叫的方法，一般情況下是通過其他方法觸發的

　　　　可迭代的 -- 可迭代協議　　含有__iter__的方法 __iter__ in dir(obj)

　　　　迭代器協議： 含有__iter__ __next__方法

　　　　迭代器一定可迭代，可迭代的通過呼叫__iter__方法就能得到一個迭代器

　　　　迭代器特點：

　　　　　　很方便使用，一個迭代器只能取所有的資料一次

　　　　　　節省記憶體空間

　　生成器（本質是迭代器）：

　　　　生成器的表現形式：

　　　　　　生成器函式

　　　　　　　　含有yield關鍵字的函式就是生成器函式

　　　　　　　　特點：

　　　　　　　　　　呼叫函式的時候函式不執行，返回一個生成器

　　　　　　　　　　呼叫__next__()方法的時候會取到一個值

　　　　　　　　　　知道取到最後一個之後，會丟擲錯誤

def wahaha():
    for i in range(20):
        yield 'wahaha%s' % i

g = wahaha()
list(g)          # 資料型別的強制轉化（佔記憶體）
g.__next__()     # 每次執行就是從生成器中取值，預示著生成器函式中的程式碼繼續執行
 

count = 0
for i in g:
    num += 1
    if num > 50:
        break
    print(i)

　　　　　　　　生成器中取值的幾個方法：

　　　　　　　　　　next

　　　　　　　　　　for

　　　　　　　　　　資料型別的強制轉化　

　　　　　生成器函式進階

def generator():
    print(123)
    yield 1
    print(456)
    yield 2
    print(789)  # 沒有yield函式會繼續執行，最後丟擲錯誤

g = generator()
ret 
 
= g.__next__()
print(ret)
ret = g.send(None)  # send的效果和next一樣
ret = g.__next__()  
print(ret)
ret = g.__next__()
print(ret)

def generator():
    print(123)
    content = yield 1
    print('====',content)
    print(456)
    yield 2
    print(789)  # 沒有yield函式會繼續執行，最後丟擲錯誤

g = generator()
ret = g.__next__()
print(ret)
ret = g.send(‘hello’)  # send的效果和next一樣
ret = g.__next__()  
print(ret)
ret = g.__next__()
print(ret)

# send的獲取下一個值的效果和next基本一致，
# 在獲取的下一個值得時候，給上一值的位置傳遞一個數據

　　　　send的注意事項：

　　　　　　第一次使用生成器的時候，是用的next獲取第一個yield的值

　　　　　　最後一個yield不能接受外部的值，