8.1 可迭代对象（Iterable）
大部分对象都是可迭代，只要实现了__iter__方法的对象就是可迭代的。
__iter__方法会返回迭代器（iterator）本身，例如：
>>> lst = [1,2,3]
>>> lst.__iter__()
<listiterator object at 0x7f97c549aa50>
Python提供一些语句和关键字用于访问可迭代对象的元素，比如for循环、列表解析、逻辑操作符等。
判断一个对象是否是可迭代对象：
>>> from collections import Iterable # 只导入Iterable方法
>>> isinstance('abc', Iterable)
True
>>> isinstance(1, Iterable)
False
>>> isinstance([], Iterable)
True
这里的isinstance()函数用于判断对象类型，后面会讲到。
可迭代对象一般都用for循环遍历元素，也就是能用for循环的对象都可称为可迭代对象。
例如，遍历列表：
>>> lst = [1, 2, 3]
>>> for i in lst:
... print i
...
1
2
3
博客地址：http://lizhenliang.blog.51cto.com and https://yq.aliyun.com/u/lizhenliang QQ群：323779636（Shell/Python运维开发群） 8.2 迭代器（Iterator）
具有next方法的对象都是迭代器。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。
使用迭代器的好处：
1）如果使用列表，计算值时会一次获取所有值，那么就会占用更多的内存。而迭代器则是一个接一个计算。
2）使代码更通用、更简单。
8.2.1 迭代器规则
回忆下在Python数据类型章节讲解到字典迭代器方法，来举例说明下迭代器规则：
>>> d = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
>>> d.iteritems()
<dictionary-itemiterator object at 0x7f97c3b1bcb0>
# 判断是否是迭代器
>>> from collections import Iterator
>>> isinstance(d, Iterator)
False
>>> isinstance(d.iteritems(), Iterator)
True
# 使用next方法。
>>> iter_items = d.iteritems()
>>> iter_items.next()
('a', 1)
>>> iter_items.next()
('c', 3)
>>> iter_items.next()
('b', 2)
由于字典是无序的，所以显示的是无序的，实际是按照顺序获取的下一个元素。
8.2.2 iter()函数
使用iter()函数转换成迭代器：
语法：
iter(collection) -> iterator
iter(callable, sentinel) -> iterator
>>> lst = [1, 2, 3]
>>> isinstance(lst, Iterator)
False
>>> lst.next() # 不是迭代器是不具备next()属性的
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'list' object has no attribute 'next'
>>> iter_lst = iter(lst)
>>> isinstance(iter_lst, Iterator)
True
>>> iter_lst.next()
1
>>> iter_lst.next()
2
>>> iter_lst.next()
3
8.2.3 itertools模块
itertools模块是Python内建模块，提供可操作迭代对象的函数。可以生成迭代器，也可以生成无限的序列迭代器。
有下面几种生成无限序列的方法：
count([n]) --> n, n+1, n+2, ...
cycle(p) --> p0, p1, ... plast, p0, p1, ...
repeat(elem [,n]) --> elem, elem, elem, ... endlessly or up to n times
也有几个操作迭代器的方法：
islice(seq, [start,] stop [, step]) --> elements from
chain(p, q, ...) --> p0, p1, ... plast, q0, q1, ...
groupby(iterable[, keyfunc]) --> sub-iterators grouped by value of keyfunc(v)
imap(fun, p, q, ...) --> fun(p0, q0), fun(p1, q1), ...
ifilter(pred, seq) --> elements of seq where pred(elem) is True
1）count生成序列迭代器
>>> from itertools import * # 导入所有方法
# 用法 count(start=0, step=1) --> count object
>>> counter = count()
>>> counter.next()
0
>>> counter.next()
1
>>> counter.next()
2
......
可以使用start参数设置开始值，step设置步长。
2）cycle用可迭代对象生成迭代器
# 用法 cycle(iterable) --> cycle object
>>> i = cycle(['a', 'b', 'c'])
>>> i.next()
'a'
>>> i.next()
'b'
>>> i.next()
'c'
3）repeat用对象生成迭代器
# 用法 repeat(object [,times]) -> create an iterator which returns the object，就是任意对象
>>> i = repeat(1)
>>> i.next()
1
>>> i.next()
1
>>> i.next()
1
......
可使用无限次。
也可以指定次数：
>>> i = repeat(1, 2)
>>> i.next()
1
>>> i.next()
1
>>> i.next()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
4）islice用可迭代对象并设置结束位置
# 用法 islice(iterable, [start,] stop [, step]) --> islice object
>>> i = islice([1,2,3],2)
>>> i.next()
1
>>> i.next()
2
>>> i.next()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
正常的话也可以获取的3。
5）chain用多个可迭代对象生成迭代器
# 用法 chain(*iterables) --> chain object
>>> i = chain('a','b','c')
>>> i.next()
'a'
>>> i.next()
'b'
>>> i.next()
'c'
6）groupby将可迭代对象中重复的元素挑出来放到一个迭代器中
# 用法 groupby(iterable[, keyfunc]) -> create an iterator which returns
>>> for key,group in groupby('abcddCca'):
... print key,list(group)
...
a ['a']
b ['b']
c ['c']
d ['d', 'd']
C ['C']
c ['c']
a ['a']
groupby方法是区分大小写的，如果想把大小写的都放到一个迭代器中，可以定义函数处理下：
>>> for key,group in groupby('abcddCca', lambda c: c.upper()):
... print key, list(group)
...
A ['a']
B ['b']
C ['c']
D ['d', 'd']
C ['C', 'c']
A ['a']
7）imap用函数处理多个可迭代对象
# 用法 imap(func, *iterables) --> imap object
>>> a = imap(lambda x, y: x * y,[1,2,3],[4,5,6])
>>> a.next()
4
>>> a.next()
10
>>> a.next()
18
8)ifilter过滤序列
# 用法 ifilter(function or None, sequence) --> ifilter object
>>> i = ifilter(lambda x: x%2==0,[1,2,3,4,5])
>>> for i in i:
... print i
...
2
4
当使用for语句遍历迭代器时，步骤大致这样的，先调用迭代器对象的__iter__方法获取迭代器对象，再调用对象的__next__()方法获取下一个元素。最后引发StopIteration异常结束循环。
8.3 生成器（Generator）
什么是生成器？
1）任何包含yield语句的函数都称为生成器。
2）生成器都是一个迭代器，但迭代器不一定是生成器。
8.3.1 生成器函数
在函数定义中使用yield语句就创建了一个生成器函数，而不是普通的函数。
当调用生成器函数时，每次执行到yield语句，生成器的状态将被冻结起来，并将结果返回__next__调用者。冻结意思是局部的状态都会被保存起来，包括局部变量绑定、指令指针。确保下一次调用时能从上一次的状态继续。
以生成斐波那契数列举例说明yield使用：
斐波那契（Fibonacci）数列是一个简单的递归数列，任意一个数都可以由前两个数相加得到。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
def fab(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
print b
a, b = b, a + b
n += 1
fab(5)
# python test.py
1
1
2
3
5
使用yied语句，只需要把print b改成yield b即可：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
def fab(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
# print b
a, b = b, a + b
n += 1
print fab(5)
# python test.py
<generator object fab at 0x7f2369495820>
可见，调用fab函数不会执行fab函数，而是直接返回了一个生成器对象，上面说过生成器就是一个迭代器。那么就可以通过next方法来返回它下一个值。
>>> import test
>>> f = test.fab(5)
>>> f.next()
1
>>> f.next()
1
>>> f.next()
2
>>> f.next()
3
>>> f.next()
5
每次fab函数的next方法，就会执行fab函数，执行到yield b时，fab函数返回一个值，下一次执行next方法时，代码从yield b的吓一跳语句继续执行，直到再遇到yield。
8.3.2 生成器表达式
在第四章 Python运算符和流程控制章节讲过，简化for和if语句，使用小括号()返回一个生成器，中括号[]生成一个列表。
回顾下：
# 生成器表达式
>>> result = (x for x in range(5))
>>> result
<generator object <genexpr> at 0x030A4FD0>
>>> type(result)
<type 'generator'>
# 列表解析表达式
>>> result = [ x for x in range(5)]
>>> type(result)
<type 'list'>
>>> result
[0, 1, 2, 3, 4]
第一个就是生成器表达式，返回的是一个生成器，就可以使用next方法，来获取下一个元素：
>>> result.next()
0
>>> result.next()
1
>>> result.next()
2
......
