迭代器
本节进行迭代器的讨论。只讨论一个特殊方法---- __iter__ ，这个方法是迭代器规则的基础。
迭代器规则
迭代的意思是重复做一些事很多次---就像在循环中做的那样。__iter__ 方法返回一个迭代器，所谓迭代器就是具有next方法的对象，在调用next方法时，迭代器会返回它的下一个值。如果next方法被调用，但迭代器没有值可以返回，就会引发一个StopIteration异常。
这里是一个婓波那契数例，使用迭代器如下：
class Fibs:
def __init__(self):
self.a = 0
self.b = 1
def next(self):
self.a , self.b = self.b , self.a + self.b
return self.a
def __iter__(self):
return self
>>> fibs = Fibs()
>>> for f in fibs:
if f > 1000:
print f
break #因为设置了break ，所以循环在这里停止。
1597
内建函数iter可以从可迭代的对象中获得迭代器。
>>> it = iter([1,2,3]) >>> it.next() 1 >>> it.next() 2
从迭代器得到序列
除了在迭代器和可迭代对象上进行迭代外，还能把它们转换为序列。在大部分能使用序列的情况下，能使用迭代器替换。
class TestIterator:
value = 0
def next(self):
self.value += 1
if self.value > 10: raise StopIteration
return self.value
def __iter__(self):
return self
>>> ti = TestIterator()
>>> list(ti)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
生成器
生成器也叫 简单生成器，生成器可以帮助读者写出非常优雅的代码，当然，编写任何程序时不使用生成器也是可以的。
创建生成器
创建一个生成器就像创建函数一样简单。
>>> def flatten(nested):
for sublist in nested:
for element in sublist:
yield element
>>> nested = [[1,2],[3,4],[5]]
#使用for循环
>>> for num in flatten(nested):
print num
1
2
3
4
5
#或使用list函数
>>> list(flatten(nested))
[1, 2, 3, 4, 5]
递归生成器
上面创建的生成器只能处理两层嵌套，为了处理嵌套使用了两个for循环，如果要处理任意层的嵌套呢？例如，可以每层嵌套需要增加一个for循环，但不知道有几层嵌套，所以必须把解决方案变得更灵活，现在可以用递归来解决。
>>> def fla(aa):
try:
for bb in aa:
for cc in fla(bb):
yield cc
except TypeError:
yield aa
>>> list(fla([[[1],2],3,4,[5,[6,7]],8])) #注意括号层次比较多
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
当fla被调用时有两种情况：基本情况和需要递归的情况
在基本的情况中，函数被告知展开一个元素，这种情部下，for循环会引发一个TypeError 异常，生成会产生一个元素。
如果展开的是一个列表，那么就需要特殊情况处理。程序必须遍历所有的子列表，并对它们调用fla。
-------------------
上面的做法有一个问题：如果aa 是一个类似于字符串的对象（字符串、Unicode、UserString等），那么它就是一个序列，不会引发TypeError，但是你不想对这样的对象进行迭代。
为了处理这种情况，则必须在生成器的开始处添加一个检查语句。试着将传入的对象和一个字符串拼接，看看会不会出现TypeError，这是检查一个对象是不是类似于字符串最简单快速的方法。
>>> def flatten(nested):
try:
#不要迭代类似字符串的对象
try:nested + ''
except TypeError: pass
else: raise TypeError
for sublist in nested:
for element in flatten(sublist):
yield element
except TypeError:
yield nested
>>> list(flatten(['foo',['bar',['baz']]]))
['foo', 'bar', 'baz']
如果nested+’’ 引发了一个TypError ，它就会被忽略。如果没有引发TypeError，那么内层try语句就会引发一个它自己的TypeError异常。
生成器方法
生成器新属性是在开始运行后为生成器提供值的能力。表现为生成器和“外部世界”进行交流的渠道：
* 外部作用域访问生成器的send方法，就像访问next 方法一样，只不过前者使用一个参数（发送的“消息”---任意对象）
* 在内部则挂起生成器，yield现在作为表达式而不是语句使用，换句话说，当生成器重新运行的时候，yield方法返回一个值，也就是外部通过send方法发送的值。如果next 方法被使用，那么yield方法返回None.
下面简单的方例子来说明这种机制：
>>> def repeater(value):
while True:
new =(yield value)
if new is not None:value = new
>>> r = repeater(42)
>>> r.next()
42
>>> r.send("hello, world!")
'hello, world!'
生成器的另两个方法：
* throw方法（使用异常类型调用，还有可选的值以及回溯对象）用于在生成器内引发一个异常（在yield表达式中）
* close 方法（调用时不用参数）用于停止生成器。
