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迭代是Python最强大的功能特色，是遍历访问序列元素的一种方式。
迭代器的特性是：
可以记住当前遍历位置
只能往前遍历，不能后退
从序列的第一个元素开始访问，直至所有元素被访问完
有两个基本方法: iter() 和 next()
字符串、列表或元组对象可以用于创建迭代器
下面看以下实例：
# -*- coding:utf-8 -*- __author__ = ‘谷白‘ import sys if __name__ == "__main__": seq_tuple = (1, 2, 3, 4, 5) # 创建迭代器 seq_it = iter(seq_tuple) # 访问打印第一个元素 print("第一个元素：%s" % next(seq_it)) # 访问打印第二个元素 print("第二个元素：%s" % next(seq_it)) # 访问打印第三个元素 print("第三个元素：%s" % next(seq_it)) # 使用for循环来遍历迭代器对象 print("\nfor循环遍历迭代器对象： ") for_it = iter(seq_tuple) for x in for_it: print(x, end=‘ ‘) # 使用while结合next遍历迭代器对象 print("\n\nwhile & next遍历迭代器对象： ") while_it = iter(seq_tuple) while True: try: print(next(while_it)) except StopAsyncIteration: sys.exit()
运行结果如下：
第一个元素：1 第二个元素：2 第三个元素：3 for循环遍历迭代器对象： 1 2 3 4 5 while & next遍历迭代器对象： 1 2 3 4 5 Traceback (most recent call last): File "E:/code/python/sample/迭代器.py", line 32, in <module> print(next(while_it)) StopIteration
请注意上述才异常抛出，因为这里已经遍历超出了序列的边界了。
在Python中使用了yield的函数，我们称之为生成器。
与普通函数不同的是：生成器返回的是一个迭代器的函数，只能用于迭代操作，直接理解就是：生成器就是功能更强大的迭代器。
在调用生成器的过程中，每次遇到yield时，函数就会暂停并保存当前运行状态，返回yield的值，并在下一次执行next() 方法时从当前位置继续运行。
下面我们通过使用生成器来实现斐波那契数列：
# -*- coding:utf-8 -*- __author__ = ‘谷白‘ import sys # 生成器函数 # 实现斐波那契数列 def fibonacci(n): # 初始化变量 a, b, count = 0, 1, 0 while True: if count > n: return yield a a, b = b, a + b count = count + 1 if __name__ == "__main__": # 初始化生成器函数,产生一个生成器函数 f = fibonacci(10) while True: try: print(next(f), end=‘ ‘) except StopAsyncIteration: sys.exit(0)
运行结果如下：
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 Traceback (most recent call last): File "E:/code/python/sample/生成器.py", line 30, in <module> print(next(f), end=‘ ‘) StopIteration
注：上述输出有异常抛出，是正常的。
大家可以尝试利用生成器函数去读大文件，例如10G的文件，你可以利用生成器函数，每次只读100M进行处理，处理完后再读取下一个100M，如此迭代下去。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/igubai/p/7499995.html
