本人对编程语言实在是一窍不通啊。。。今天看了廖雪峰老师的关于迭代，迭代器，生成器，递归等等，word天，这都什么跟什么啊。。。

1.关于迭代

如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代(Iteration)(Iteration的中文意思就是：反复、重复、迭代等)。而这些for循环所遍历的对象(list or tuple 等)成为可迭代对象(Iterable)。

也就是说“迭代”就是一个动作或者过程，可以把list或tuple中的元素一个个检查一遍(遍历)。如下：

1 >>> for i in range(0,10):2 print (i)

结果会是  0   1 2 3 4  5 6 7 8 9    这个过程就是迭代，而这里的range(0,10)就是可迭代对象(Iterable)。所以，当我们使用for循环时，只要作用于一个可迭代对象，for循环就可以正常运行，而我们不太关心该对象究竟是list还是其他数据类型。

1.1 判断一个对象是否是可迭代对象

通过collections模块的Iterable类型来判断：

1 >>>from collections importIterable2 >>>isinstance('abc',Iterable) #str 'abc' 是否可迭代(Iterable)

3 True4 >>>isinstance([1,2,3],Iterable) #list [1,2,3] 是否可迭代(Iterable)

5 True6 >>>isinstance(123,Iterable) #整数123 是否可迭代

2.生成器

在Python中，一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。定义generator有两种方式。

2.1 定义generator的第一种方法

1 >>> L = [x * x for x in range(10)]2 >>>L3 [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]4 >>> g = (x * x for x in range(10))5 >>>g6 at 0x1022ef630>

这一种方法很简单，把一个列表生成式[]改成()，就创建了generator。这里创建L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator。如果要一个一个把g里面的元素打印出来，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值：

1 >>>next(g)2 03 >>>next(g)4 1
5 >>>next(g)6 4
7 >>>next(g)8 9
9 >>>next(g)10 16
11 >>>next(g)12 25
13 >>>next(g)14 36
15 >>>next(g)16 49
17 >>>next(g)18 64
19 >>>next(g)20 81
21 >>>next(g)22 Traceback (most recent call last):23 File "", line 1, in 
24 StopIteration

generator保存的是算法，每次调用next(g)，就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。但是，我们创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()，而是通过for循环来迭代它：

1 >>> g = (x * x for x in range(10))2 >>> for n ing:3 ... print(n)4 ...5 06 1
7 4
8 9
9 16
10 25
11 36
12 49
13 64
14 81

2.1 定义generator的第二种方法

第二种方法是通过函数来定义。

著名的斐波拉契数列(Fibonacci)，除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：

1 deffib(max):2 n, a, b = 0, 0, 1
3 while n <4 print a b="b,">
6 n = n + 1
7 return 'done'

我现在才知道为什么要加一个max参数，利用n

测试代码如下:

fib(6):1
1
2
3
5
8
'done'

仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。

也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要把print(b)改为yield b就可以了：

1 deffib(max):2 n, a, b = 0, 0, 1
3 while n <4 yieldb5 a b="b," n="n">
7 return 'done'

这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator。

1 >>> f = fib(6)2 >>>f3

把函数改成generator后，我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值，而是直接使用for循环来迭代：

1 >>> for n in fib(6):2 ... print(n)3 ...4 1
5 1
6 2
7 3
8 5
9 8

这里，最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。

再看下面这个例子：

1 defodd():2 print('step 1')3 yield 1
4 print('step 2')5 yield(3)6 print('step 3')7 yield(5)

调用该generator时，首先要生成一个generator对象，然后用next()函数不断获得下一个返回值：

1 >>> o =odd()2 >>>next(o)3 step 1
4 1
5 >>>next(o)6 step 2
7 3
8 >>>next(o)9 step 3
10 5
11 >>>next(o)12 Traceback (most recent call last):13 File "", line 1, in 
14 StopIteration

可以看到，odd不是普通函数，而是generator，在执行过程中，遇到yield就中断，下次又继续执行。执行3次yield后，已经没有yield可以执行了，所以，第4次调用next(o)就报错。

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