列表推導(dǎo)（list comprehensions）

場(chǎng)景1：將一個(gè)三維列表中所有一維數(shù)據(jù)為a的元素合并，組成新的二維列表。

最簡(jiǎn)單的方法：新建列表，遍歷原三維列表，判斷一維數(shù)據(jù)是否為a，若為a,則將該元素append至新列表中。
缺點(diǎn)：代碼太繁瑣，對(duì)于Python而言，執(zhí)行速度會(huì)變慢很多。

針對(duì)場(chǎng)景1，我們首先應(yīng)該想到用列表解析式來解決處理，一行代碼即可解決：

lista = [item for item in array if item[0] == 'a']

那么，何為列表解析式？

官方解釋：列表解析式是Python內(nèi)置的非常簡(jiǎn)單卻強(qiáng)大的可以用來創(chuàng)建list的生成式。

強(qiáng)大具體如何體現(xiàn)？

可以看到，使用列表解析式的寫法更加簡(jiǎn)短，除此之外，因?yàn)槭荘ython內(nèi)置的用法，底層使用C語言實(shí)現(xiàn)，相較于編寫Python代碼而言，運(yùn)行速度更快。

場(chǎng)景2: 對(duì)于一個(gè)列表，既要遍歷索引又要遍歷元素。

這里可以使用Python內(nèi)建函數(shù)enumerate，在循環(huán)中更好的獲取獲得索引。

array = ['I', 'love', 'Python']for i, element in enumerate(array):  array[i] = '%d: %s' % (i, seq[i])

可以使用列表推導(dǎo)式對(duì)其進(jìn)行重構(gòu)：

def getitem(index, element):  return '%d: %s' % (index, element)array = ['I', 'love', 'Python']arrayIndex = [getitem(index, element) for index, element in enumerate(array)]

據(jù)說這種寫法更加的Pythonic。

總結(jié)：如果要對(duì)現(xiàn)有的可迭代對(duì)象做一些處理，然后生成新的列表，使用列表推導(dǎo)式將是最便捷的方法。

迭代器和生成器

迭代器（Iterator）

這里的迭代可以指for循環(huán)，在Python中，對(duì)于像list，dict和文件等而言，都可以使用for循環(huán)，但是它們并不是迭代器，它們屬于可迭代對(duì)象。

什么可迭代對(duì)象

最簡(jiǎn)單的解釋：可以使用for...in...語句進(jìn)行循環(huán)的對(duì)象，就是可迭代對(duì)象（Iterable），可以使用isinstance()方法進(jìn)行判斷。

from collections import Iterable type = isinstance('python', Iterable)print type

什么是迭代器
迭代器指的是可以使用next()方法來回調(diào)的對(duì)象，可以對(duì)可迭代對(duì)象使用iter()方法，將其轉(zhuǎn)換為迭代器。

temp = iter([1, 2, 3])print type(temp)print next(temp)

此時(shí)temp就是一個(gè)迭代器。所以說，迭代器基于兩個(gè)方法：

可理解為可被next()函數(shù)調(diào)用并不斷返回下一個(gè)值的對(duì)象就是迭代器，在定義一個(gè)裝飾器時(shí)將需要同時(shí)定義這兩個(gè)方法。

迭代器的優(yōu)勢(shì)

在構(gòu)建迭代器時(shí)，不是將所有的元素一次性的加載，而是等調(diào)用next方法時(shí)返回元素，所以不需要考慮內(nèi)存的問題。

迭代器應(yīng)用場(chǎng)景