迭代：是通过重复执行的代码处理相似的数据集的过程，并且本次迭代的处理数据要依赖上一次的结果继续往下做，上一次产生的结果为下一次产生结果的初始状态，如果中途有任何停顿，都不能算是迭代。例如：

(1)非迭代例子loop = 0

while loop

print("Hello world!")

loop += 1

(2)迭代例子loop = 0

while loop

print(loop)

loop += 1

例1仅是循环3次输出" Hello world!"，输出的数据不依赖上一次的数据，因此不是跌代。

在python中通常用for …in遍历元组、列表、字典。而for … in后面需要那个可迭代对象。那么在python中什么是可迭代对象呢？

在python中

(1)可迭代对象(iterable)，是指拥有了__iter__的内置方法的对象。

(2)迭代器(iterator) ，是指拥__iter__与__next__方法的对象。

在这里__iner__需要返回一个迭代器对象，__next__方法可以取出值，并停留到取值的位置，以便可取出下一个值。

在这里可以看出一个迭代器一定是一个可迭代对象，而一个可迭代对象不一定是迭代器。

在python中可以用isinstance(object，Iterable)判断对象是否为可迭代对象。用isinstance(object,Iterator)判断对象是否为迭代器。In [1]: from collections import Iterable

In [2]: from collections import Iterator

In [3]: isinstance(1,Iterable)

Out[3]: False

In [4]: isinstance(1,Iterator)

Out[4]: False

In [5]: isinstance((1,2),Iterable)

Out[5]: True

In [6]: isinstance((1,2),Iterator)

Out[6]: FalseIn [7]: class D():

...:     def __iter__(self):

...:         pass

...:     def __next__(self):

...:         pass

...:

In [8]: d = D()

In [9]: isinstance(d,Iterator)

Out[9]: True

In [10]:

python实现迭代：列如，用迭代实现斐波那契数列：class Fibonacci(object):

def __init__(self,all_num):

"""初始化类属性"""

#定义一个实例属性，存放要实现斐波那契数列的个数

self.all_num = all_num

#定义count实例属性，作为迭代的退出条件判断

self.count = 0

#实现斐波那契数列定义a=0，b=1

self.a = 0

self.b = 1

def __iter__(self):

"""在这里self所指3对象本身是一个

迭代器，所以可以返回自身

"""

return self

def __next__(self):

"""

next，实现迭代返回结果

"""

#判断输出的数列个数，是否小于需要的数列个数

if self.count

#rect最终要输出的斐波那契数列

rect = self.a

#在这里重复让a=b，b=a+b，来实现斐波那契数列

self.a, self.b = self.b, self.a + self.b

self.count += 1

return rect

else:

#当迭代遇到StopIteration异常时便会停止迭代

raise StopIteration

fibonacci = Fibonacci(10)

for fibo_num in fibonacci:

print(fibo_num)

迭代：通过存储一种生成方式，而不是生成结果，来实现数据存储。从而极大的节约了存储空间。

注意：

在python2.x中 range()函数后面存的是一个列表，xrange()存的是一个可迭代对象。而在python3.x中range()存的是一个迭代对象，相当于python2.x中的xrange()。

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