Python的循环与迭代器实现，快速查阅用。
本篇索引
（1）while循环与for循环
（2）一些迭代工具
（3）列表推导与序列解包
（4）迭代器
（1）while循环与for循环
while仅能用于普通循环，而for除了可以做循环外，还可以遍历序列、集合、字典、迭代器等。
需要注意的是，在类似：for i in somelist: 的循环中，迭代变量 i 的作用域并非for语句私有，循环结束后迭代变量依然保留最后一个值。有时候for可以用于直接迭代对象，如下2个例子所示：
直接迭代字典
for key in d: # 直接对字典进行迭代相当于 for key in d.keys():
print(key, d[key])
直接迭代文件
f = open('a.txt')
for line in f: # 迭代文件对象中的每一行
print(line)
● break
可用于跳出while或for循环。break和下面的continue语句仅应用于正在执行的最内层循环，如果要跳出多层嵌套循环结构，可使用raise()抛出异常。
● continue
结束本循环的当前轮，跳到本循环的下一轮开始。
● else
与while或for循环配对的else代码段，仅在本循环中没有调用过break时执行。
for i in range(0,100):
if i > 100:
break;
else:
print('running else.')
# 结果为：running else.
（2）一些迭代工具
● 并行迭代
使用内建zip()函数，它可以把两个序列“压缩”在一起，返回一个元组列表。 当两个序列长度不等时，以短的那个迭代完就会停止。zip()还支持同时对多个（3个及以上）列表进行迭代。
a = 'abc'
b = [1,2,3]
for x,y in zip(a,b):
print(x,y)
# 结果每次迭代依次显示：a 1、b 2、c 3以上代码相当于：
for i in range(min(len(a),len(b)):
print(a[i],b[i])
● 编号迭代
使用内建的enumerate()函数，可以在迭代的同时，同时获取迭代的次数索引。
a = 'abc'
for i,x in enumerate(a):
print('i=%d,x=%s' %(i,x))
# 结果依次显示：i=0,x=a、i=1,x=b、i=2,x=c
（3）列表推导与序列解包
● 列表推导（list comprehension）
“列表推导”是利用for循环来快速创建新列表的一种方法。
a. 基本用法：
[ x运算表达式 for x in 迭代器 ]举例：
[x*2 for x in range(5)] # 结果生成新序列：[0,2,4,6,8]
b. 条件判断用法：
每次迭代时，只有当“条件表达式”的值为真时，才会对x进行运算，并将结果放入新序列。语法如下：
[ x运算表达式 for x in 迭代器 if 条件表达式 ]举例：
[x for x in range(10) if x%2] # 取出range(10)范围内的所有奇数，结果为：[1,3,5,7,9]
c. 完整用法：
可以同时使用多个嵌套的for循环并对每个循环使用if条件表达式，语法如下：
[ i_1,i_2,...,i_n运算表达式 for i_1 in iter1 if 条件表达式1
for i_2 in iter2 if 条件表达式2
......
for i_n in itern if 条件表达式n ]以上语法大致相当于如下等价代码：
s = []
for i_1 in iter1:
if 条件表达式1:
for i_2 in iter2:
if 条件表达式2:
......
for i_n in itern:
if 条件表达式n:
s.append(i_1,i_2,...,i_n运算表达式)举例：
a = 'abc'
b = [1,2,3]
[(i1,i2) for i1 in a
for i2 in b if i2 % 2]
# 结果为：[('a',1), ('a',3), ('b',1), ('b',3), ('c',1), ('c',3) ]
● 迭代序列解包（sequence unpacking）
当可迭代对象返回元组时，这个特性比较有用。例如需要获取字典中的键-值对时，可使用序列解包方法：
for k,v in d.items(): # 每次循环同时取出字典中的键与值，分别放入k与v中
print(k,v)
（4）迭代器
可以使一个普通对象也支持迭代操作，此时需要为这个对象实现__iter__()方法和__next__()方法。
● __iter__()方法：
本方法要求返回一个迭代器对象（通常可直接返回对象自身，详见下例）。
● __next__()方法：
__next__()方法由刚才通过__iter__()方法返回的迭代器对象进行调用，其作用是计算并返回迭代的下一个对象。当迭代器已迭代完所有的内容时，__next__()方法应该引发一个StopIteration异常，以通知外部的调用者结束迭代。
以下代码实现一个类似于 “列表[1,2,3,4,5]” 的迭代器：
class MyIterator:
v = 0
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
self.v += 1
if self.v > 5:
raise StopIteration
return self.v
myiter = MyIterator()
for i in myiter:
print(i)
# 运行结果为，依次显示：1、2、3、4、5
● 迭代的外部原理：
上例中，当运行for语句进行迭代时，等效于运行以下代码：
_iter = myiter.__iter__()
while 1:
try:
i = _iter.__next__()
except StopIteration:
break
print(i) # 本句即为 for 循环中用户自己写的循环内容从上面的代码中可以看到，迭代是使用__iter__()返回的对象来调用__next__()方法的，所以可以不一定是self。另外，内置函数iter()可以从可迭代的对象中获得迭代器，内置函数next()可以自动访问可迭代对象的__next__()方法。
因此，上面的第1行和第4行语句可等效为：
_iter = iter(s) # 相当于 _iter = myiter.__iter__()
i = next(_iter) # 相当于 i = _iter.__next__()，甚至直接写成：i = next(myiter) 也是可以的
● 将迭代和序列互相转换：
用list()的构造方法能显式地将迭代器转换为列，也能用内置函数iter()将序列转换为迭代器。
# ......
# 前面已定义MyIterator类
myiter = MyIterator()
s = list(myiter)
print(s)
# 结果为：[1,2,3,4,5]
