什麼是迭代
Wiki定義：是重複反饋過程的活動，其目的是爲了接近併到達所需的目標或結果。
在程序中，迭代是一種遍歷集合元素的方式，我們可以通過索引值遞增來遍歷集合元素，而迭代是遍歷集合元素另一種方式。
下面是使用索引來進行遍歷集合元素的方式：
val = [1,2,3,4,5]
for i in range(len(val)):
retVal = val[i]
這種方式在C++中很常見，在Python中我們可以用更簡潔的語法來進行遍歷，也就是迭代。
#三個關鍵字
說到迭代，在Python裏就會提到下面三個關鍵詞：
- Iterable(可迭代)
- iterator(迭代器)
- generator(生成器)
這三個關鍵字，可能從一開始的某段代碼你就接觸到了，只是你沒有發覺，代碼是這樣的。
val = [1,2,3,4,5]
for i in val:
print i
上面這個for...in，就是Python中迭代器的語法糖。好了，現在你可能開始在想這個for做了什麼事了，先把這個疑問放在心裏，我們先一步步來解析上面的幾個關鍵字。
Iterable 可迭代
先來看個反面教材，如果我們用for...in語法糖去遍歷一個int會怎樣？？？
intVal = 1024
for _ in intVal:
pass
>>>TypeError: 'int' object is not iterable
從上面的錯誤可以看到，整數類型的對象不是可迭代的，也就是說for..in只適用於iterable對象，那麼什麼類型的對象纔是**iterable(可迭代)**呢。
在Python中，實現了__iter__函數的類型都是可迭代的，例如list，tuple，dict等
可以用dir函數查看一下是否存在協議函數__iter__
print '__iter__' in dir(dict)
print '__iter__' in dir(list)
print '__iter__' in dir(tuple)
>>>True
>>>True
>>>True
通過上面的方式我們可以判斷一個對象是不是可迭代的，當然我們還有另外一種更接地氣的方法。
l = [1]
from collections import Iterable
print isinstance(l, Iterable) #注意這裏只能用實例進行判斷，而不能用list判斷
iterator 迭代器
對於一個可迭代的對象，我們需要藉助迭代器來對其進行迭代，那麼我們怎麼才能得到一個迭代器呢？
iter()方法
通過使用iter方法，我們可以得到一個迭代器，記住，要傳入一個可迭代對象做爲參數：
l = [1]
o = iter(l)
print type(o)
>>><type 'listiterator'>
從上面的代碼可以看到，我們通過將一個可迭代對象傳給iter方法得到了一個迭代器，那麼有了這個迭代器之後，我們應該怎麼迭代呢？
next()方法
調用迭代器的next方法可以對元素進行遍歷，但是next方法是不能無限使用的：
l = [1, 2, 3]
o = iter(l)
print o.next()
print o.next()
print o.next()
print o.next()
>>>1
>>>2
>>>3
>>>Traceback (most recent call last):
File "e:\Microsoft VS Code\TestFiles\test.py", line 63, in <module>
print o.next()
StopIteration
通過next方法我們可以一個個的遍歷可迭代對象中的元素，當遍歷結束的時候，會引發異常StopIteration。
迭代器類
除了以上的方法，我們還可以構造一個類來進行迭代，這個類需要實現next和__iter__方法，下面構造了一個斐波那契數列：
class FabIteratorClass(object):
def __init__(self, max):
self.m_Max = max
self.m_Idx = 0
self.m_a = 0
self.m_b = 1
def __iter__(self):
return self
def next(self):
if self.m_Idx < self.m_Max:
ret = self.m_b
self.m_a, self.m_b = self.m_b, self.m_a + self.m_b
self.m_Idx += 1
return ret
raise StopIteration()
for val in FabIteratorClass(3):
print val
>>>1
>>>1
>>>2
所以，作爲一個迭代器，他的特徵如下：
- 擁有
__iter__方法，或者由iter方法返回 - 擁有
next方法 - 會產生
StopIteration異常
生成器
說到生成器，那麼一定會說到一個關鍵字yield，只要一個函數裏出現了這個關鍵字，我們就把這個函數稱爲生成器，生成器是一種***內存友好***的函數，例如平時用到的xrange函數，就是一個生成器，生成器不會把所有值預先生成，而是在需要時才生成，是一種Lazy Evaluation的做法。生成器也是迭代器的一種！
同樣是斐波那契數列，我們用生成器處理一下：
def fab(max):
idx = 0
a = 0
b = 1
while idx < max:
ret = b
a, b = b, a + b
idx += 1
yield ret
c = fab(5)
print type(c)
for val in c:
print val
>>><type 'generator'>
>>>1
>>>1
>>>2
>>>3
>>>5
總結：
- 三者的繼承關係是這樣：generator—>Iterator—>Iterable
- 迭代器類型需要實現
__iter__和next方法，生成器是一種特殊的迭代器，內部支持了生成器協議，不需要明確定義__iter__()和next()方法 - 迭代器一定是可迭代對象，但是可迭代對象不一定是迭代器