可迭代物件就是序列觀念的通用化，如果物件是實際儲存的序列，或者可以在迭代工具環境（eg：for迴圈）中一次產生乙個結果的物件，就可看成是可迭代的。可迭代物件包括實際序列和按照需求而計算的虛擬序列。
常見的迭代工具：for迴圈、列表解析、in成員關係測試以及map內建函式等。
1. 檔案迭代器
#**************************readline方法*************************************
f=open('salary.txt')
f.readline() #return:'lastname hoursworked hourlywage\n'
f.readline() #return:'bob 4 80\n'
f.readline() #return:'ann 8 160\n'
f.readline() #return:''
#**************************__next__方法*************************************
f=open('salary.txt')
f.__next__() #return:'lastname hoursworked hourlywage\n'
f.__next__() #return:'bob 4 80\n'
f.__next__() #return:'ann 8 160\n'
f.__next__() #捕捉stopiteration異常
#**************************__next__方法*************************************
for line in open('salary.txt'):
print(line,end='')
#**************************readline方法*************************************
for line in open('salary.txt').readlines():
print(line,end='')
"""result:
lastname hoursworked hourlywage
bob 4 80
ann 8 160
"""
當然，以上也可以使用while迴圈來實現，但比for迴圈執行慢。
2.手動迭代：iter和next
對於乙個可迭代物件x，呼叫next(x)等同於x.__next__()
#手動迭代
l=[1,2,3]
i=iter(l)
i is l #return :false
i.__next__() #return :1
i.__next__() #return :2
next(i) #return :3
next(i) #捕捉stopiteration異常
#自動迭代
l=[1,2,3]
for i in l:
print(i)
再舉乙個例子，字典的迭代
#字典的手動迭代，返回的是鍵值
d=i=iter(d)
next(i) #return :'a'
next(i) #return :'b'
next(i) #return :'c'
#字典的自動迭代
for key in d:
print(key,d[key])
#字典檢視迭代器，當要顯示時，需使用list()函式來顯示
#字典中keys方法返回可迭代的檢視物件
for key in d.keys():
print(key)
#字典中values方法返回可迭代的檢視物件
for val in d.values():
print(val)
#字典中items方法返回可迭代的檢視物件
for k,v in d.items():
print(k,v)
除了for迴圈外，列表解析、in成員關係測試、map內建函式、sorted和zip等函式都使用了迭代協議，當應用於乙個檔案時，這些迭代器都會自動按行掃瞄。
#map函式
list(map(str.upper,open('salary.txt')))
#result:['lastname hoursworked hourlywage\n', 'bob 4 80\n', 'ann 8 160']
#in函式
'bob 4 80\n' in open('salary.txt') #return:true
'ann 4 80\n' in open('salary.txt') #return:false
#sorted函式
sorted(open('salary.txt'))
#result:['ann 8 160', 'bob 4 80\n', 'lastname hoursworked hourlywage\n']
#zip函式
list(zip(open('salary.txt'),open('salary.txt')))
#result:[('lastname hoursworked hourlywage\n', 'lastname hoursworked hourlywage\n'),('bob 4 80\n', 'bob 4 80\n'),('ann 8 160', 'ann 8 160')]
#enumerate函式
list(enumerate(open('salary.txt')))
#result:[(0, 'lastname hoursworked hourlywage\n'), (1, 'bob 4 80\n'), (2, 'ann 8 160')]
#filter函式，返回可迭代物件中為true的項，true項包括非空項
list(filter(bool,['spam','','ni']))
#result:['spam','ni']
4.1 介紹
生成器有兩種：生成器函式和生成器表示式，它們在需要的時候才產生結果，而非立即產生結果，延遲了結果建立，節省了記憶體空間，並允許計算時間分散到各個結果請求。
狀態掛起：和返回乙個值並退出的常規函式不同，生成器函式自動在生成值的時刻掛起並繼續函式的執行。
迭代協議整合：編寫包含yield語句的def語句，將自動支援迭代協議，並且由此可能在任何迭代環境中以隨著時間並根據需要產生結果。
4.2 生成器函式的應用
#定義生成器函式，用來產生一系列的數字的平方
def gensquares(n):
for i in range(n):
yield i**2
#使用上面建立的生成器
for i in gensquares(5):
print(i,end=' ')
4.3 生成器表示式：迭代器+列表解析
從語法上來講，生成器表示式就像一般的列表解析一樣，但是它們是括在圓括號中而非方括號中。
#列表解析
[x**2 for x in range(4)] #result:[0, 1, 4, 9]
#生成器表示式
(x**2 for x in range(4)) #result: at 0x0000000009bd0ca8>
#呼叫list函式顯示生成器結果
list(x**2 for x in range(4)) #result:[0, 1, 4, 9]
#for迴圈自動觸發生成器
for i in (x**2 for x in range(4)):
print(i)
#如果生成器表示式是在其他的括號之內，例如函式呼叫，此時，生成器自身的括號則可以省略
sorted(x**2 for x in range(4)) #result:[0, 1, 4, 9]
#但，如果是這樣，則還是需要額外的括號的
sorted((x**2 for x in range(4)),reverse=true) #result:[9,4,1,0]
生成器函式和生成器表示式自身都是迭代器，並只支援一次活躍迭代，且都支援自動迭代和手動迭代。有趣的是，往往同樣的迭代可以用乙個生成器函式或生成器表示式編寫。等價的生成器函式需要略微多一些的**，但作為乙個多語句的函式，如果需要的話，它將能編寫更多邏輯並使用更多的狀態資訊。
Python之迭代器
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