假如我们有一个列表 items=[1,2,3].我们要遍历这个列表我们会用下面的方式
For i in items:
Print i
首先介绍几个概念：容器，可迭代对象，迭代器
容器是一种存储数据的数据结构，容器将所有数据保存在内存中，典型的容器有列表，集合，字典，字符数组等。如items就是一个列表容器。
可迭代对象：这个对象是否可迭代。如items也是一个可迭代对象。简单来说如果可以用for循环的对象都称为可迭代对象。如果要判断是否是一个可迭代的对象。可以用print isinstance(items,Iterable)
，如果是True，则证明是一个可迭代对象。
迭代器：任何具有__next__()方法的对象都是迭代器。对迭代器调用next方法可以获取下一个值。所以迭代器本质上是一个产生值的工厂。通俗点说就好比我们写C代码遍历数组的作用。
__next__方法可以用下面的C代码来表示：
for(i=0;i<length;i++)
return list[i]
介绍完几个概念，我们重新来看下面的这个代码发生了什么
for i in items:
print i
首先items是一个可迭代对象，用for .. in ..的方式其实就是对一个可迭代对象不停调用迭代器的过程。我们将代码改成如下形式来看下：
items=[1,2,3]
L=items.__iter__() #返回列表为一个可迭代的对象
print L.next() #调用next方法来获取下一个值
print L.next()
print L.next()
print L.next()
输出如下，可以看到输出了1,2,3.但是还有一个报错StopIteration。这是因为我们使用了4个next方法。但是只有3个元素。在第4个元素的时候。没有可迭代的值了所以抛出了异常。
通过这个我们其实用下面的图来解释for的用法。在for..in的结构中其实是将一个列表传入一个迭代器。然后不停的调用next方法输出元素值。当找不到元素值的时候，则抛出异常
通过上面代码可以看到items.__iter__()可以返回一个可迭代的对象。现在我们来将一个类变成一个可迭代的对象，也就是重写类的__iter__实现方法。
class Node1():
def __init__(self,value):
self._value=value
self._child=[]
def __repr__(self):
return 'Node%s' % self._value
def add_child(self,node):
self._child.append(node)
def __iter__(self):
return iter(self._child)
下面Node1这个类，首先初始化_value和_child两个变量。然后add_child将每个节点加入到_child列表中。最后__iter__返回一个可迭代的对象
下面首先生成root这个根节点，然后生成2个子节点。将这2个子节点加入到root节点中去，最后用for..in的方式调用root.此时
root=Node1(0)
child1=Node1(1)
child2=Node1(2)
root.add_child(child1)
root.add_child(child2)
for ch in root:
print ch
最后得到结果如下：
可以看到最终结果遍历了_child这个列表。在上述的代码中，__iter__将迭代请求传递给了_child属性。
生成器：
前面介绍了迭代器的用法，现在介绍一个更简洁的迭代用法，就是生成器。
我们首先来看下这样的一种应用。我们想实现一个函数，这个函数返回值是得到100之内的所有数的平方值，我们根据这个返回值然后对各个值进行处理。一般来说我们会这样实现：
def data_generate(value):
number=[]
for i in range(value):
num=i*i
number.append(num)
return number
首先定义一个列表，然后将value内的值全部取平方。然后加入到number中去。等所有的数都生成后直接用return返回。这里看上去没啥问题。但是如果我们设置的value是10000或者是更大的数。那么对应的列表number也会变得更大。这样就需要更多的内存来存储值。如果这个value足够大，仅仅为了存储这些值就得耗尽所有的内存，哪该怎么办呢。有没有一种方法每当生成一个数的时候，就返回这个值，这样就不需要专门定义一个列表来存储了。
但是return语句每当调用的时候整个函数就停止了。无法满足我们的诉求。不用急，python中的生成器完全我们的需求。而且用法很简单
代码改造成如下
def data_generate(value):
for i in range(value):
num=i*i
yield num
如下调用
for i in data_generate(100):
print i
通过代码可以看到我们去掉了number列表以及return语句。添加了yield num语句。并用调用迭代器的方式调用data_generate函数。最终也达到了我们要的效果。而且最重要的是在函数中我们不需要申请一个占用内存的列表。完美的实现了我们的诉求。
这里介绍yield的用法：yield就是生成器的意思。其实作用就像一个增强版的return语句。每当执行到yield的时候，函数会自动停止，并保存所有的变量。相当于执行了一个中断，然后会返回一个当前的值。然后代码从yield num的下一条语句继续执行。
我们来看下代码的单步执行结果：
执行第一次循环的时候，i=0,num=0,value=100
调用yield num后返回0值，得到输出结果如下
接着进入第二次循环，i=1，在上一次的基础上加1，num=1
最终输出结果如下：
进入第三次循环，i=2,num=4.
输出结果如下
从上面的单步调用的结果可以很直观的看出yield的用法。其实yield就是一个增强版的迭代器。我们可以也将代码改成如下。可以看到ret是一个迭代器，然后我们不停的调用next就可以得到每次每次调用的值。
ret=data_generate(100)
print ret.next()
print ret.next()
print ret.next()
得到输出结果如下:
我们来看下yield在类中的应用。代码如下：
class Node:
def __init__(self,value):
self._value=value
self._child=[]
def __repr__(self):
return "Node%s" % self._value
def add_child(self,node):
self._child.append(node)
def __iter__(self):
return iter(self._child)
def depth_first(self):
yield self
for c in self:
yield c
for last in c:
yield last
def iter_function():
root=Node(0)
child1=Node(1)
child2=Node(2)
root.add_child(child1)
root.add_child(child2)
child1.add_child(Node(3))
child1.add_child(Node(4))
child2.add_child(Node(5))
child2.add_child(Node(6))
for ch in root.depth_first():
print ch
在iter_function1中root是根节点。下面有child1和child2 2个子节点。其中child1和child2下面各自有3,4/5,6节点。我们做要实现一个节点的深度遍历。期望得到的结果是Node0,Node1,Node3,Node4,Node2,Node5,Node6.在depth_first中用到了3个yield语句。其中yield self是返回当前的根节点。yield c是返回根节点下的子节点. yield last是继续在上一步的基础上返回上一层的子节点。由于在__iter__中返回的是_child的迭代对象。因此上面的功能也就是不停地遍历各个节点下的_child对象。
执行结果如下：和我们预想的结果一致
我们来看下单步调试的结果：
首先进入Node0节点
打印出Node0
开始遍历Node0的子节点，第一个是Node1
此时ch=Node1
打印出Node1
Ch=Node3
打印出Node3
Node1的下一个子节点Node4
打印出Node4
Node1遍历完后，开始遍历Node2
首先打印出Node2
开始遍历node2，第一个子节点是node5
最后一个是node6
反向遍历列表。有一个列表a=[1,2,3,4].想从列表末尾开始遍历。可以用reversed 来实现这个效果
a=[1,2,3,4]
for x in reversed(a):
print x
发现迭代只有在对象实现了__reversed__方法且对象大小是确定的情况下才起作用。如果不符合上述条件，必须先将对象转换成列表。
我们可以自定义__reversed__来实现反向迭代。
class CountDown():
def __init__(self,start):
self.start=start
def __iter__(self):
n=self.start
while n > 0:
yield n
n-=1
def __reversed__(self):
n=1
while n<=self.start:
yield n
n+=1
for x in CountDown(5):
print x
print 'reversed result:\n'
for x in reversed(CountDown(5)):
print x
结果如下：
迭代器切片：
假设有如下的代码，count函数实现从n开始的加一操作
def count(n):
while True:
yield n
n+=1
for c in count(5):
print c
当开始遍历的时候。会一直打印从5开始的加一结果。但是我们只是想得到其中一部分的结果。比如第10到15个生成结果
c=count(5)
print c[10:15]
报如下错误，无法进行数据切片
如果要对生成器进行切片，要用到itertools.islice功能，代码改造如下：
c=count(5)
for x in itertools.islice(c,10,15):
print x
结果如下，得到了我们想要的结果
如果我们想得到一个集合中元素的所有的组合或者排列。这里可以用到itertools.permutations 这个函数的作用是生成一个排列。
def iter_combinations():
items=['a','b','c']
for p in permutations(items):
print p
结果如下：
如果我只是想得到指定长度的排列。也可以指定长度permutations(items,2):
如果我们只想得到组合呢。这里解释下组合和排列的区别。这个是概率论上的概念。这个主要是看是否和顺序有关，不考虑顺序就是排列。比如a,b,c和a,c,b是两种不同的排列。但是组合就要考虑顺序，例如a,b,c和a.c.b就是同一个组合。要得的所有的组合，这里要用到itertools.combinations.代码改成如下：
def iter_combinations():
items=['a','b','c']
for p in combinations(items,3):
print p
可以看到只有一个组合。
但是如果选择2个元素的话(combinations(items,2))，则有多个组合。
打开一个文件的时候，是对文件逐行的扫描。很多时候我们都期望同时得到文件的行号以及内容。这里可以用到enumerate
f=open(r'E:\py_prj\README.TXT','rb')
for line,content in enumerate(f):
print line,content
返回的结果中带有行号的索引。Enumerate返回的是包含一个计数和一个值的元组
如果我有两个序列，我们想得到两者的一一对应关系。比如
a=[1,2,3] b=[a,b,c]
想得到如下对应关系
1,a
2,b
3,c
这里可以用到zip函数。
a=[1,2,3]
b=['a','b','c']
for i in zip(a,b):
print i
结果如下：
但如果数组是如下的样式，长度不一致。这个时候该如何对应呢
a=[1,2,3]
b=['a','b','c','d']
可以用izip_longest函数
a=[1,2,3]
b=['a','b','c','d']
for i in izip_longest(a,b):
print i
可以看到缺失的项用None补充的
如果想自己定义缺失项的名称。可以对fillvalue进行赋值：
for i in izip_longest(a,b,fillvalue='null'):
上述返回的对应的元组。我们可以在这个基础上将其变成一个字典。
a=[1,2,3]
b=['a','b','c','d']
result=dict(izip_longest(a,b))
print result
