一. 迭代器

在前面的笔记中，已经提到过迭代器（和可迭代），这里会对此进行深入讨论。只讨论一个特殊方法---__iter__，这个方法是迭代器规则的基础。

1.1 迭代器规则

迭代的意思是重复做一些事情很多次，到现在为止只是在for循环中对序列和字典进行迭代，但实际上也能对其他的对象进行迭代：实现__iter__方法的对象。

__iter__方法返回一个迭代器，所谓迭代器就是具有next方法（这个方法在调用时不需要任何参数）的对象。在调用next方法时，迭代器会返回它的下一个值。如果next方法被调用，但迭代器没有值可以返回，就会引发一个StopIteration异常。

为什么不用列表？列表是一次性获取所有值的，如果有很多值，列表会占用太多的内存，但是迭代器可以在使用时计算一个值时获取一个值，使用迭代器更通用，简单，优雅。

下面来看一个不使用列表的例子：

__metaclass__ = type

class Fibs:

    def __init__(self):

        self.a = 0

        self.b = 0

    def next(self):

        self.a,self.b = self.b,self.a + self.b

        return self.a

    def __iter__(self):

        return self

注意：迭代器实现了__iter__方法，这个方法实际上返回迭代器本身。很多情况下，__iter__会放到其他的会在for循环中使用的对象中。这样一来，程序就能返回所需的迭代器。此外，推荐使用迭代器实现它自己的_iter__方法，然后就能直接在for循环中使用迭代其本身了。

>>> f = Fibs()

>>> for n in f:

    if n > 10:

        print n

        break

13

1.2 从迭代器得到序列

除了在迭代器和可迭代对象上进行迭代外，还能把它们转换为序列。在大部分能使用序列的情况下，能使用迭代器替换。关于这个的一个很有用的例子是使用list构造方法显式地将迭代器转化为列表。

__metaclass__ = type

class TestIterator:

    value = 0

    def next(self):

        self.value += 1

        if self.value > 10:raise StopIteration

        return self.value

    def __iter__(self):

        return self

>>> ti = TestIterator()

>>> list(ti)

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

 二. 生成器

生成器是python新引入的概念，由于历史原因，它也叫简单生成器。它和迭代器可能是近几年来引入的最强大的两个特性。生成器可以帮助读者写出非常优雅的代码。

生成器是一种用普通的函数语法定义的迭代器。让我们先看看怎么创建和使用生成器，然后再了解一下她的内部机制。

2.1 创建生成器

首先创建一个展开嵌套列表的函数，参数是一个列表的列表，类似于nested = [[1,2],[3,4],[5]]，函数按照顺序打印出列表中的数字：

__metaclass__ = type

def flatten(nested):

    for sublist in nested:

        for element in sublist:

            yield element

这个函数首先迭代提供的嵌套列表中的所有子列表，然后按顺序迭代列表中的元素。yield语句是新知识，任何包含yield语句的函数都称为生成器。它不像return那样返回值，而是每次产生多个值。每次产生一个值，函数就会被冻结：即函数停在那点等待被激活，函数被激活后就从停止的那点开始执行。

接下来可以通过在生成器上迭代来使用所有的值：

>>> nested = [[1,2],[3,4],[5]]

>>> for num in flatten(nested):

    print num

1

2

3

4

5

 2.2 递归生成器

上面的例子中只能处理两层嵌套，如果不知道有多少层嵌套呢？我们就要求助于递归了：

__metaclass__ = type

def flatten(nested):

    try:

        for sublist in nested:

            for element in sublist:

                yield element

    except TypeError:

        yield nested

当flatten被调用时，有两种可能性：基本情况和需要递归的情况，在特殊情况中，展开的是一个列表，程序必须遍历所有的字列表，并对他们调用flatten。然后用另一个for循环来产生被展开的子列表中的所有元素。

>>> nested = [[1,2],[3,4],[5,[6,[7]]]]
>>> for num in flatten(nested):
    print num

1
2
3
4
5
[6, [7]]

（上面的结果跟书《python基础教程（第二版）》中例子的结果不一样，我也搞不懂）