《嵌入式AI筑基笔记03：Python流程控制，从C的严谨到Python的简洁》
前言
C语言的流程控制，靠的是括号、花括号和严谨的语法；Python则用缩进、冒号和更人性化的关键字，让代码如诗般简洁。
分支结构
if-elif-else 结构
• Python的条件判断无需括号，用冒号和缩进界定代码块。
• 多分支使用 elif，替代C语言的 else if。
• 示例代码
go
# if - elif - else
# 示例：判断闰年，闰年 = 能被 4 整除，不能被 100 整除，能被 400 整除
year = 2026
if ((year % 4) == 0 and (year % 100)) != 0 or (year % 400) == 0:
print(f'{year}是闰年')
else:
print(f'{year}不是闰年')
# 依据分数进行评级
# >=90 A 70-90 B <=70 C
score = 88
if score >= 90:
print(f'{score} is level A')
elif score > 70:
print(f'{score} is level B')
else:
print(f'{score} is level C')
# 输入月份，判断有多少天，不考虑闰年
month = 5
if month in [1, 3, 5, 7, 8, 10, 12]:
days = 31
elif month in [4, 6, 9, 11]:
days = 30
elif month == 2:
days = 28
else:
days = None
print(f"{month}月有{days}天"条件表达式
• 替代C语言的三目运算符
• C语言：max = a > b ? a : b;
• Python：max_val = a if a > b else b
• 示例代码
go
# 条件表达式替代三目运算符
# 取绝对值
a = -20
abs_a = a if a > 0 else -a
print(a, abs_a)
# 取最大值和最小值
a, b, c = 10, 20, -21
max_num = a if (a > b and a > c) else b if b > c else c
min_num = a if (a < b and a < c) else b if b < c else c
print(max_num, min_num) # 20 -21match-case 结构
• 类似于C的 switch-case，但功能更强大，支持模式匹配。
• Python 3.10以上版本支持
• 示例代码
go
# match-case 结构
# 类似于C语言的switch-case
# 根据状态码返回消息
status = 404
match status:
case 200:
msg = "OK"
case 404:
msg = "Not Found"
case 500:
msg = "Internal Server Error"
case _: # 相当于default
msg = "Unknown"
print(msg) # Not FoundC程序员的视角
• Python的条件判断去掉了括号和花括号，改用冒号和缩进，强迫代码整洁。
• elif 比 else if 少敲一个字符，但逻辑一致。
• 条件表达式 x if cond else y 比C的三目运算符更接近自然语言。
• match-case 不仅替代了 switch-case，还能解包、匹配类型，是C语言无法比拟的。
循环结构
while循环
• 与C几乎一致，只是条件无需括号，记得冒号和缩进。
• 示例代码
go
# while 结构跟C语言类似，只是条件无需括号，记得冒号和缩进。
# 计算 1-10 的和
i, sum = 1, 0
while i<10:
sum += i
i += 1
print(sum) # 45
# 循环嵌套
# *
# **
# ***
i = 1
while i <= 3:
j = 1
while j <= i:
print("*", end = "")
j += 1
print("")
i += 1for 循环
• C的 for 基于索引，Python的 for 基于迭代器，直接遍历可迭代对象。
• 示例代码
go
# for 语句
# 遍历字符串统计元音
s = "hello world"
vowel_count = 0
for ch in s:
if ch in "aeiou":
vowel_count += 1
print(vowel_count) # 3
# 求 1/1 - 1/2 + 1/3 - 1/4 ......... + 1/97 - 1/98 + 1/99 - 1/100的结果
res = 0
for i in range(1, 101):
if i % 2 == 0:
res -= 1 / i
else :
res += 1 / i
print(res) # 0.688172179310195
# 循环嵌套, 打印乘法表
# 1*1=1
# 2*1=2 2*2=4
# 3*1=3 3*2=6 3*3=9
# 4*1=4 4*2=8 4*3=12 4*4=16
for i in range(1, 5):
for j in range(1, i+1):
print(f'{i}*{j}={i*j}',end='\t')
print()range() 函数
• 用于生成数字序列
• range(start, stop, step=1)
• start 起始值（含）, stop 结束值（不含），范围[start, stop)
• step 步长，默认为1，负数表示反向遍历
• 示例代码
go
# range() 用于生成数字序列
print(list(range(5))) # [0, 1, 2, 3, 4]
print(list(range(5, 10))) # [5, 6, 7, 8, 9]
print(list(range(5, 10, 2))) # [5, 7, 9]
print(list(range(10, 5, -1))) # [10, 9, 8, 7, 6]
# 打印1到10的偶数
for i in range(2, 11, 2):
print(i, end=' ') # 2 4 6 8 10
print()
# 反向遍历
for i in range(10, 0, -2):
print(i, end=' ') # 10 8 6 4 2
print()C程序员的视角
• while 循环几乎照搬，但Python必须加冒号，且无括号。
• for 循环彻底改变：不再是索引循环，而是遍历任何可迭代对象。这让代码更安全（不会越界）、更简洁。
• range() 相当于C里手动写循环变量和边界，但更清晰。
• 没有 do-while 循环
循环控制
continue语句
• 用法与C完全一致，跳过本次迭代。
• 示例代码
go
# continue语句，用法与C完全一致，跳过本次迭代
for i in range(5):
if i == 2:
continue
print(i, end=' ') # 0 1 3 4
print()break 语句
• 用法与C完全一致，主动结束循环
• 要写在循环中, 作用是主动结束循环,break之后的语句不会再执行
• break只会跳出当前这一层循环(在循环嵌套的情况下)
• break 和 for-else(while-else) 结合使用
• 示例代码
go
# break 语句，用法与C完全一致，主动结束循环
for i in range(10):
if i == 5:
break
print(i, end=' ') # 0 1 2 3 4
print()pass 占位符
• Python中需要语法占位但逻辑为空时使用
• 占位的作用，类似C语言空语句
• 没有任何语义, 占位语句, 作用是防止报错
• 示例代码
go
# pass 占位符，防止报错
if True:
pass # 以后补代码循环-else
• python 特色，当循环正常结束（没有被 break 打断）时，执行 else 块
• 需要和break结合使用
• break和else只会执行其中一个
• else执行是在for正常循环结束后才执行(没有执行break)
• 示例代码
go
# 循环-else, python特色，当循环正常结束（没有被break打断）时，执行else块
# 判断某数是不是质数
num = 17
for i in range(2, num):
if num % i == 0:
print(f"{num}不是质数")
break
else:
print(f"{num}是质数") # 17是质数
# 检查列表是否全为正数
nums = [3, 5, -1, 7]
for n in nums:
if n < 0:
print("存在负数") # 存在负数
break
else:
print("全部为正数")C程序员的视角
• break/continue 用法相同。
• pass 相当于C的空语句 ;，但更直观。
• 循环 else 是Python独创，可以优雅地处理"循环未被中断"的场景，省去了设置标志位的麻烦。
推导式
• 推导式是Python最令人惊艳的特性之一。它用一种极其简洁的语法，从可迭代对象中快速生成新的列表、字典或集合，同时还能嵌入条件过滤和嵌套循环。
• 推导式的基本结构可以理解为：[输出表达式 for 元素 in 可迭代对象 if 条件]
• 其中 if 条件 是可选的，还可以有多个 for 子句实现嵌套循环。
列表推导式
• 语法 ：[expression for item in iterable if condition]
• 示例代码
go
# 列表推导式
# 生成平方数列表
squares = [x**2 for x in range(1, 6)]
print(squares) # [1, 4, 9, 16, 25]
# 只保留0~9中的偶数
evens = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]
print(evens) # [0, 2, 4, 6, 8]
# 生成二维坐标对
coord = [(x, y) for x in range(3) for y in range(2)]
print(coord) # [(0,0), (0,1), (1,0), (1,1), (2,0), (2,1)]
# 将字符串列表转换为大写
words = ["hello", "world", "python"]
upper_words = [w.upper() for w in words]
print(upper_words) # ['HELLO', 'WORLD', 'PYTHON']
# 将奇数变为负数，偶数保持不变
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
transformed = [x if x % 2 == 0 else -x for x in nums]
print(transformed) # [-1, 2, -3, 4, -5]字典推导式
• 语法 ：{key_expression: value_expression for item in iterable if condition}
• 示例代码
go
# 字典推导式
# 数字与其平方的映射
square_dict = {x: x**2 for x in range(1, 6)}
print(square_dict) # {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}
# 键值互换
original = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
swapped = {v: k for k, v in original.items()}
print(swapped) # {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}
# 只保留长度大于3的单词及其长度
words = ["cat", "elephant", "dog", "tiger"]
word_len = {w: len(w) for w in words if len(w) > 3}
print(word_len) # {'elephant': 8, 'tiger': 5}集合推导式
• 语法 ：{expression for item in iterable if condition}
• 示例代码
go
# 集合推导式
# 去重并求平方，集合自动去重，一行代码完成去重+映射+集合生成。
nums = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]
unique_squares = {x**2 for x in nums}
print(unique_squares) # {1, 4, 9, 16, 25}
# 提取字符串中的元音字母（去重）
s = "hello world"
vowels = {ch for ch in s if ch in "aeiou"}
print(vowels) # {'e', 'o'}C程序员的视角
• 推导式是Python对"循环+条件+构建集合"这一高频场景的极致抽象。
• 在C语言中，你至少要写：一个循环（for/while）、条件判断（if）、临时变量或动态数组的分配、手动添加元素到容器（可能需要动态扩容）。
• 而在Python中，所有细节都被封装成一行声明式代码。这不仅让代码量锐减（通常减少70%以上），还让意图一目了然：[x**2 for x in range(10) if x%2] 直接读作"取0到9中奇数的平方"。
• 推导式在底层由C语言实现，执行效率通常高于手动编写的Python循环。
迭代器与生成器
迭代器（Iterator）
• 迭代器是访问集合元素的一种方式
• 迭代器可以记住遍历的位置，从第一个元素开始，直到所有元素访问完毕
• 任何实现了 __iter__() 和 __next__() 方法的对象都是迭代器
• 使用 iter() 可将可迭代对象转为迭代器
• next() 依次获取元素，直到抛出 StopIteration 异常。
• 迭代器Iterator，可迭代对象Iterable
• 示例代码
go
# 迭代器是访问集合元素的一种方式
# 迭代器可以记住遍历的位置，从第一个元素开始，直到所有元素访问完毕
# 任何实现了 `__iter__()` 和 `__next__()` 方法的对象都是迭代器
# 迭代器Iterator，可迭代对象Iterable
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
it = iter(fruits) # 获取迭代器
print(next(it), next(it), next(it)) # apple banana cherry
# print(next(it)) # 抛出 StopIteration 异常生成器（Generator）
• 生成器是一种特殊的迭代器，它不需要手动实现 __iter__() 和 __next__()，而是通过两种方式创建：生成器函数 （使用 yield）和生成器表达式（类似列表推导式，但用圆括号）
• 生成器的核心特点是惰性求值：它不会一次性生成所有值，而是在每次迭代时按需生成下一个值，因此内存效率极高，特别适合处理大数据流或无限序列
生成器函数（Generator Function）
• 函数内部要有 yield 关键字。
• 调用生成器函数不会执行函数体，而是返回一个生成器对象。
• 每次调用 next() 或进行迭代时，函数从上次 yield 的地方继续执行，直到遇到下一个 yield 或函数结束。
• 自动保存执行状态（局部变量、指令指针等）。
• 遇到 yield会暂停，也可以返回值
• 函数结束或遇到 return 会抛出 StopIteration。
• 示例代码
go
# 生成器函数
def fn():
print('AAAA')
yield 666 # 类似return的返回值，但是不会结束函数
print('BBBB')
yield 888
g = fn()
print(g) # <generator object fn at 0x000001A8B8498660>
print(next(g)) # AAAA 666
print(next(g)) # BBBB 888
# 生成斐波那契数列
def fibonacci(n):
a, b = 0, 1
count = 0
while count < n:
yield a
a, b = b, a + b
count += 1
for num in fibonacci(10):
print(num, end=' ') # 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34
print()
# 写一个生成器函数, 得到前10个斐波那契数,写法1
# 斐波那契数列如下：0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55...
# a b
# a b
# a b
def fn():
a, b = 0, 1
while True:
yield a
b = a + b
yield b
a = a + b
g = fn()
for i in range(10):
print(next(g), end=' ') # 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34
print()
# 写一个生成器函数, 得到前10个斐波那契数,写法2
def fn():
a, b = 0, 1
while True:
yield a
a, b = b, a + b
g = fn()
for i in range(10):
print(next(g), end=' ') # 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34
print()
# 无限计数器（不会耗尽内存）
def infinite_counter():
i = 0
while True:
yield i
i += 1
counter = infinite_counter()
for _ in range(5):
print(next(counter), end=' ') # 0 1 2 3 4生成器函数的优势
• 内存友好：一次只产生一个值，不占用大量内存。
• 状态保持：自动保存执行现场，无需手动维护静态变量或闭包。
• 代码简洁：用同步方式写迭代逻辑，无需手动实现迭代器类。
生成器表达式（Generator Expression）
• 与列表推导式语法几乎相同，但使用圆括号 () 而不是方括号 []。
• 生成器表达式返回一个生成器对象，而不是一次性构建整个列表。
• 语法 ：(expression for item in iterable if condition)
• 示例代码
go
# 生成器表达式
# 生成器与列表推导式很像，只是[]->()
print([i for i in "ABC"]) # 列表推导式 ['A', 'B', 'C']
# 生成器，不能直接打印，可以强转之后打印，不过会消耗内存
print((i for i in "ABC")) # <generator object <genexpr> at 0x000002A7141F5CF0>
# 使用 next 访问
g = (i for i in range(2, 4))
print(next(g), next(g)) # 2, 3
# print(next(g)) # 报错 StopIteration
# 使用 for 访问
g = (i for i in range(2, 5))
for i in g:
print('i =', i, end='\t') # i = 2 i = 3 i = 4
print()
# 过滤并转换数据
nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
even_squares = (x**2 for x in nums if x % 2 == 0)
print(list(even_squares)) # [4, 16, 36]生成器表达式的优势
• 语法极简：一行代码替代多行循环，且惰性求值。
• 配合函数使用 ：如 sum()、max()、min() 等，直接传入生成器表达式，高效且简洁。
• 组合管道：多个生成器可以串联，形成数据流式处理，中间不产生临时列表。
C程序员的视角
生成器是Python对"迭代状态机"的优雅封装。在C语言中，要实现类似功能，往往需要：
• 手动定义结构体保存状态（局部变量、位置计数器）。
• 编写函数维护状态并在每次调用时返回下一个值（ get_next()）。
• 处理结束标志和资源释放。
而Python的生成器函数自动完成了这一切：yield 保存上下文，函数局部变量在暂停期间被保留，再次调用时无缝恢复。生成器表达式则用声明式语法实现了流式数据处理，让代码更贴近数学表达式。
总结
从C到Python，流程控制的演进体现了两种语言的设计哲学差异：
• 条件判断 ：Python去掉了括号和花括号，用缩进和冒号强迫代码整洁；match-case 提供了比 switch 更强大的模式匹配。
• 循环 ：Python的 for 是迭代器循环，可遍历任何可迭代对象；range() 替代了索引循环；循环 else 子句是独创的语法。
• 推导式：一行代码实现循环+条件+集合构建，是Python最具代表性的特性之一。
• 生成器与迭代器：延迟计算、按需生成，让内存管理更智能，特别适合大数据处理。
这些特性让Python在保持逻辑清晰的同时，大幅提升开发效率。下一篇我们将进入函数与模块，探索Python如何定义和复用代码，包括参数传递、作用域、lambda表达式等。
如果你也是从C转Python，欢迎继续关注这个系列。我们一起，从底层走向AI。
接下来学什么
这只是Python学习的第三篇。按照计划，后面还有：
第一篇：语法规则（与 C 的对比） ✅ 已完成
第二篇：数据结构：列表、元组、字典、集合 ✅ 已完成
第三篇：流程控制：条件、循环、推导式 ✅ 已完成
第四篇：函数与模块：定义、参数、作用域 ⏳ 准备中
第五篇：对象和类：Class ⏳
第六篇：文件操作与异常处理 ⏳
第七篇：NumPy 入门：像操作内存一样操作数据 ⏳
第八篇：Pandas 基础：给数据"做表格" ⏳
一步一步来，不急。
完整代码
go
'''
* @Filename : python_flow.py
* @Revision : $Revision: 1.00 $
* @Author : Feng(更多编程相关的知识和源码见微信公众号：不只会拍照的程序猿，欢迎订阅)
* @Description : python 流程控制
'''
# ###################### 分支语句 ###################### #
# if - elif - else
# 示例：判断闰年，闰年 = 能被 4 整除，不能被 100 整除，能被 400 整除
year = 2026 # 2026不是闰年
if ((year % 4) == 0 and (year % 100)) != 0 or (year % 400) == 0:
print(f'{year}是闰年')
else:
print(f'{year}不是闰年')
# 依据分数进行评级
# >=90 A 70-90 B <=70 C
score = 88 # 88 is level B
if score >= 90:
print(f'{score} is level A')
elif score > 70:
print(f'{score} is level B')
else:
print(f'{score} is level C')
# 输入月份，判断有多少天，不考虑闰年
month = 5
if month in [1, 3, 5, 7, 8, 10, 12]:
days = 31
elif month in [4, 6, 9, 11]:
days = 30
elif month == 2:
days = 28
else:
days = None
print(f"{month}月有{days}天") # 5月有31天
# 条件表达式替代三目运算符
# 取绝对值
a = -20
abs_a = a if a > 0 else -a
print(a, abs_a)
# 取最大值和最小值
a, b, c = 10, 20, -21
max_num = a if (a > b and a > c) else b if b > c else c
min_num = a if (a < b and a < c) else b if b < c else c
print(max_num, min_num) # 20 -21
# # match-case 结构
# # 类似于C语言的switch-case
# # 根据状态码返回消息
# status = 404
# match status:
# case 200:
# msg = "OK"
# case 404:
# msg = "Not Found"
# case 500:
# msg = "Internal Server Error"
# case _: # 相当于default
# msg = "Unknown"
# print(msg) # Not Found
# ###################### 循环语句 ###################### #
# while 结构跟C语言类似，只是条件无需括号，记得冒号和缩进。
# 计算 1-10 的和
i, sum = 1, 0
while i<10:
sum += i
i += 1
print(sum) # 45
# 循环嵌套
# *
# **
# ***
i = 1
while i <= 3:
j = 1
while j <= i:
print("*", end = "")
j += 1
print("")
i += 1
# for 语句
# 遍历字符串统计元音
s = "hello world"
vowel_count = 0
for ch in s:
if ch in "aeiou":
vowel_count += 1
print(vowel_count) # 3
# 求 1/1 - 1/2 + 1/3 - 1/4 ......... + 1/97 - 1/98 + 1/99 - 1/100的结果
res = 0
for i in range(1, 101):
if i % 2 == 0:
res -= 1 / i
else :
res += 1 / i
print(res) # 0.688172179310195
# 循环嵌套, 打印乘法表
# 1*1=1
# 2*1=2 2*2=4
# 3*1=3 3*2=6 3*3=9
# 4*1=4 4*2=8 4*3=12 4*4=16
for i in range(1, 5):
for j in range(1, i+1):
print(f'{i}*{j}={i*j}',end='\t')
print()
# range() 用于生成数字序列
print(list(range(5))) # [0, 1, 2, 3, 4]
print(list(range(5, 10))) # [5, 6, 7, 8, 9]
print(list(range(5, 10, 2))) # [5, 7, 9]
print(list(range(10, 5, -1))) # [10, 9, 8, 7, 6]
# 打印1到10的偶数
for i in range(2, 11, 2):
print(i, end=' ') # 2 4 6 8 10
print()
# 反向遍历
for i in range(10, 0, -2):
print(i, end=' ') # 10 8 6 4 2
print()
# ###################### 循环控制 ###################### #
# continue语句，用法与C完全一致，跳过本次迭代
for i in range(5):
if i == 2:
continue
print(i, end=' ') # 0 1 3 4
print()
# break 语句，用法与C完全一致，主动结束循环
for i in range(10):
if i == 5:
break
print(i, end=' ') # 0 1 2 3 4
print()
# pass 占位符，防止报错
if True:
pass # 以后补代码
# 循环-else, python特色，当循环正常结束（没有被break打断）时，执行else块
# 判断某数是不是质数
num = 17
for i in range(2, num):
if num % i == 0:
print(f"{num}不是质数")
break
else:
print(f"{num}是质数") # 17是质数
# 检查列表是否全为正数
nums = [3, 5, -1, 7]
for n in nums:
if n < 0:
print("存在负数") # 存在负数
break
else:
print("全部为正数")
# ###################### 推导式 ###################### #
# 列表推导式
# 生成平方数列表
squares = [x**2 for x in range(1, 6)]
print(squares) # [1, 4, 9, 16, 25]
# 只保留0~9中的偶数
evens = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]
print(evens) # [0, 2, 4, 6, 8]
# 生成二维坐标对
coord = [(x, y) for x in range(3) for y in range(2)]
print(coord) # [(0,0), (0,1), (1,0), (1,1), (2,0), (2,1)]
# 将字符串列表转换为大写
words = ["hello", "world", "python"]
upper_words = [w.upper() for w in words]
print(upper_words) # ['HELLO', 'WORLD', 'PYTHON']
# 将奇数变为负数，偶数保持不变
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
transformed = [x if x % 2 == 0 else -x for x in nums]
print(transformed) # [-1, 2, -3, 4, -5]
# 字典推导式
# 数字与其平方的映射
square_dict = {x: x**2 for x in range(1, 6)}
print(square_dict) # {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}
# 键值互换
original = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
swapped = {v: k for k, v in original.items()}
print(swapped) # {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}
# 只保留长度大于3的单词及其长度
words = ["cat", "elephant", "dog", "tiger"]
word_len = {w: len(w) for w in words if len(w) > 3}
print(word_len) # {'elephant': 8, 'tiger': 5}
# 集合推导式
# 去重并求平方，集合自动去重，一行代码完成去重+映射+集合生成。
nums = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]
unique_squares = {x**2 for x in nums}
print(unique_squares) # {1, 4, 9, 16, 25}
# 提取字符串中的元音字母（去重）
s = "hello world"
vowels = {ch for ch in s if ch in "aeiou"}
print(vowels) # {'e', 'o'}
# ################## 迭代器与生成器 ################### #
# 迭代器是访问集合元素的一种方式
# 迭代器可以记住遍历的位置，从第一个元素开始，直到所有元素访问完毕
# 任何实现了 `__iter__()` 和 `__next__()` 方法的对象都是迭代器
# 迭代器Iterator，可迭代对象Iterable
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
it = iter(fruits) # 获取迭代器
print(next(it), next(it), next(it)) # apple banana cherry
# print(next(it)) # 抛出 StopIteration 异常
# 生成器函数
def fn():
print('AAAA')
yield 666 # 类似return的返回值，但是不会结束函数
print('BBBB')
yield 888
g = fn()
print(g) # <generator object fn at 0x000001A8B8498660>
print(next(g)) # AAAA 666
print(next(g)) # BBBB 888
# 生成斐波那契数列
def fibonacci(n):
a, b = 0, 1
count = 0
while count < n:
yield a
a, b = b, a + b
count += 1
for num in fibonacci(10):
print(num, end=' ') # 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34
print()
# 写一个生成器函数, 得到前10个斐波那契数,写法1
# 斐波那契数列如下：0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55...
# a b
# a b
def fn():
a, b = 0, 1
while True:
yield a
b = a + b
yield b
a = a + b
g = fn()
for i in range(10):
print(next(g), end=' ') # 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34
print()
# 写一个生成器函数, 得到前10个斐波那契数,写法2
def fn():
a, b = 0, 1
while True:
yield a
a, b = b, a + b
g = fn()
for i in range(10):
print(next(g), end=' ') # 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34
print()
# 无限计数器（不会耗尽内存）
def infinite_counter():
i = 0
while True:
yield i
i += 1
counter = infinite_counter()
for _ in range(5):
print(next(counter), end=' ') # 0 1 2 3 4
# 生成器表达式
# 生成器与列表推导式很像，只是[]->()
print([i for i in "ABC"]) # 列表推导式 ['A', 'B', 'C']
# 生成器，不能直接打印，可以强转之后打印，不过会消耗内存
print((i for i in "ABC")) # <generator object <genexpr> at 0x000002A7141F5CF0>
# 使用 next 访问
g = (i for i in range(2, 4))
print(next(g), next(g)) # 2, 3
# print(next(g)) # 报错 StopIteration
# 使用 for 访问
g = (i for i in range(2, 5))
for i in g:
print('i =', i, end='\t') # i = 2 i = 3 i = 4
print()
# 过滤并转换数据
nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
even_squares = (x**2 for x in nums if x % 2 == 0)
print(list(even_squares)) # [4, 16, 36]