for i in [1, 2, 3]:
    print(i)

obj = {"a": 123, "b": 456}
for k in obj:
    print(k)

"""
Explanation: 迭代器与生成器
迭代器（iterator）与生成器（generator）是 Python 中比较常用又很容易混淆的两个概念，今天就把它们梳理一遍，并举一些常用的例子。
for 语句与可迭代对象（iterable object）：
End of explanation
"""


# iter(IterableObject)
ita = iter([1, 2, 3])
print(type(ita))

print(next(ita))
print(next(ita))
print(next(ita))

# Create iterator Object
class Container:
    def __init__(self, start = 0, end = 0):
        self.start = start
        self.end = end
    def __iter__(self):
        print("[LOG] I made this iterator!")
        return self
    def __next__(self):
        print("[LOG] Calling __next__ method!")
        if self.start < self.end:
            i = self.start
            self.start += 1
            return i
        else:
            raise StopIteration()
c = Container(0, 5)
for i in c:
    print(i)
        

"""
Explanation: 这些可以用在 for 语句进行循环的对象就是可迭代对象。除了内置的数据类型（列表、元组、字符串、字典等）可以通过 for 语句进行迭代，我们也可以自己创建一个容器，包含一系列元素，可以通过 for 语句依次循环取出每一个元素，这种容器就是迭代器（iterator）。除了用 for 遍历，迭代器还可以通过 next() 方法逐一读取下一个元素。要创建一个迭代器有3种方法，其中前两种分别是：

为容器对象添加 __iter__() 和 __next__() 方法（Python 2.7 中是 next()）；__iter__() 返回迭代器对象本身 self，__next__() 则返回每次调用 next() 或迭代时的元素；
内置函数 iter() 将可迭代对象转化为迭代器
End of explanation
"""


def container(start, end):
    while start < end:
        yield start
        start += 1
c = container(0, 5)
print(type(c))
print(next(c))
next(c)
for i in c:
    print(i)

"""
Explanation: 创建迭代器对象的好处是当序列长度很大时，可以减少内存消耗，因为每次只需要记录一个值即刻（经常看到人们介绍 Python 2.7 的 range 函数时，建议当长度太大时用 xrange 更快，在 Python 3.5 中已经去除了 xrange 只有一个类似迭代器一样的 range）。
生成器
前面说到创建迭代器有3种方法，其中第三种就是生成器（generator）。生成器通过 yield 语句快速生成迭代器，省略了复杂的 __iter__() & __next__() 方式：
End of explanation
"""


def gen():
    yield 5
    yield "Hello"
    yield "World"
    yield 4
for i in gen():
    print(i)

"""
Explanation: 简单来说，yield 语句可以让普通函数变成一个生成器，并且相应的 __next__() 方法返回的是 yield 后面的值。一种更直观的解释是：程序执行到 yield 会返回值并暂停，再次调用 next() 时会从上次暂停的地方继续开始执行：
End of explanation
"""


