所謂的迴圈物件，包含有乙個next()方法(python3中為
__next__()
)，這個方法的目的就是進行到下乙個結果，而在結束一系列結果之後，舉出stopiteration錯誤
當乙個迴圈結構（例如for）呼叫迴圈物件時，它就會每次迴圈的時候呼叫next()方法，直到stopiteration出現為止，for迴圈接收到，就知道迴圈已經結束，停止呼叫next()
假設我們有乙個檔案data.txt
my english is not good.my english isn't very well.
i can speak a little english.
執行python命令列
>>>f = open('data.txt')
>>>f.__next__()
'my english is not good.\n'
>>>f.__next__()
"my english isn't very well.\n"
>>>f.__next__()
'i can speak a little english.'
>>>f.__next__()
traceback (most recent call last):
file "", line 1, in
stopiteration
open()返回的實際上是乙個迴圈物件,包含__next__()方法，而該next()方法每次返回的就是新的一行的內容，到達檔案結尾時舉出stopiteration。這樣，我們相當於手工進行了迴圈。
自動迴圈如下：
for data in open("data.txt"):
print(data)
在這裡，for結構自動呼叫next()方法，將該方法的返回值賦予給line。迴圈知道出現stopiteration的時候結束生成器(generator)的主要目的是構成乙個使用者自定義的迴圈物件.
生成器的編寫方法和函式定義類似，只是在return的地方改為yield。生成器中可以有多個yield。當生成器遇到乙個yield時，會暫停執行生成器，返回yield後面的值。當再次呼叫生成器的時候，會從剛才暫停的地方繼續執行，直到下乙個yield。生成器自身又構成乙個迴圈器，每次迴圈使用乙個yield返回的值。
下面是乙個生成器例子：
def generator():a = 100
yield a
a = a*10
yield a
yield 10000
該生成器共有三個yield， 如果用作迴圈器時，會進行三次迴圈。
for i in generator():print(i)
列印結果：
1001000
10000
第二個生成器例子：
def gen():for i in range(6):
yield i
呼叫生成器
for j in gen():print(j)
列印結果01
2345
表推導(list comprehension)是快速生成表的方法。它的語法簡單，很有實用價值。
表推導案例：
l = [x**2 for x in range(4)]
列印
for i in l:print(i)
列印結果01
49
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