>你竟任着刚硬不悔改的心，为自己积蓄忿怒，以致神震怒，显他公义审判的日子来到。他必照各人的行为报应各人。凡恒心行善，寻求荣耀、尊贵和不能朽坏之福的，就以永生报应他们；惟有结党不顺从真理，反顺从不义的，就以忿怒、恼恨报应他们。(ROMANS 2:7-8) #迭代 Bill正在介绍他的项目，嘴里不断蹦出“loop、iterate、traversal、recursion”这些单词，夹杂在汉语汇总。旁边的小白们，都瞠目结舌，“不明觉厉”，心中的敬佩油然而生， 其实，Bill不是真正的大牛，我见过真牛的，他们绝对不会这么说的，他们通常总是轻描淡写，不管我认为多么麻烦的，他们都是举重若轻地解决： “你就循环一下，然后来个迭代”， “最后只要花几分钟写个递归就好了” 然后再问“这个你懂吗？”。 哦，这就是真正牛X的程序员。虽然还是不懂。 所以，我们还是老老实实地先搞清楚这些名词再说别的： - 循环（loop），指的是在满足条件的情况下，重复执行同一段代码。比如，while语句。 - 迭代（iterate），指的是按照某种顺序逐个访问列表中的每一项。比如，for语句。 - 递归（recursion），指的是一个函数不断调用自身的行为。比如，以编程方式输出著名的斐波纳契数列。 - 遍历（traversal），指的是按照一定的规则访问树形结构中的每个节点，而且每个节点都只访问一次。 对于这四个听起来高深莫测的词汇，其实前面，已经涉及到了一个——循环（loop），本节主要介绍一下迭代（iterate），在网上google，就会发现，对于迭代和循环、递归之间的比较的文章不少，分别从不同角度将它们进行了对比。这里暂不比较，先搞明白Python中的迭代。 当然，迭代的话题如果要说起来，会很长，本着循序渐进的原则，这里介绍比较初级的。 ##逐个访问 在Python中，访问对象中每个元素，可以这么做：（例如一个list） >>> lst = ['q', 'i', 'w', 's', 'i', 'r'] >>> for i in lst: ... print i, #Python 3: print(i, end='') ... q i w s i r 除了这种方法，还可以这样： >>> lst_iter = iter(lst) #对原来的list实施了一个iter() >>> lst_iter.next() #Python 3，请用：lst_iter.__next__() 'q' >>> lst_iter.next() 'i' >>> lst_iter.next() 'w' >>> lst_iter.next() 's' >>> lst_iter.next() 'i' >>> lst_iter.next() 'r' >>> lst_iter.next() Traceback (most recent call last): File "", line 1, in StopIteration `iter()`是一个内建函数，其含义是： >>> help(iter) Help on built-in function iter in module builtins: iter(...) iter(iterable) -> iterator iter(callable, sentinel) -> iterator Get an iterator from an object. In the first form, the argument must supply its own iterator, or be a sequence. In the second form, the callable is called until it returns the sentinel. `iter()`函数返回的是一个迭代器对象。关于迭代器对象，本教程会有专门讲授。 >>> type(lst_iter) #Python 3: 所有的迭代器对象，在Python 2中有一个`next()`方法，在Python 3中，相应的修改为了`__next__()`。所以使用不同版本，要注意一下这个方法名称的变更。 迭代器，当然是可迭代的。本教程已经介绍过如果判断一个对象是否为可迭代对象的方法了。 在上面的举例中，`next()`或者`__next__()`就是要获得下一个元素，但是做为一名优秀的程序员，最佳品质就是“懒惰”，当然不能这样一个一个地敲啦，于是就： >>> while True: ... print lst_iter.next() #Python 3: print(lst_iter.__next__()) ... Traceback (most recent call last): File "", line 2, in StopIteration 先不管错误，再来一遍。 >>> lst_iter = iter(lst) >>> while True: ... print lst_iter.next() #Python 3: print(lst_iter.__next__()) ... q i w s i r Traceback (most recent call last): #读取到最后一个之后，停止循环 File "", line 2, in StopIteration 看上面的演示的例子会发现，如果用for来迭代，当到末尾的时候，就自动结束了，不会报错。如果用`next()`或者`__next__()`，当最后一个完成之后，它不会自动结束，还要向下继续，但是后面没有元素了，于是就报一个称之为StopIteration的信息（名叫：停止迭代，这分明是警告）。 还要关注迭代器对象的另外一个特点，当对象`lst_iter`被迭代结束，即每个元素都读取了一遍之后，指针就移动到了最后一个元素的后面。如果再访问，指针并没有自动返回到首位置，而是仍然停留在末位置，所以报StopIteration，想要再开始，需要重新载入迭代对象。所以，当我在上面重新进行迭代对象赋值之后，又可以继续了。 ##文件迭代器 现在有一个文件，名称：208.txt，其内容如下： Learn python with qiwsir. There is free python course. The website is: http://qiwsir.github.io Its language is Chinese. 用迭代器来操作这个文件，我们在前面讲述文件有关知识的时候已经做过了，无非就是： >>> f = open("208.txt") >>> f.readline() #读第一行 'Learn python with qiwsir.\n' >>> f.readline() #读第二行 'There is free python course.\n' >>> f.readline() #读第三行 'The website is:\n' >>> f.readline() #读第四行 'http://qiwsir.github.io\n' >>> f.readline() #读第五行，也就是这真在读完最后一行之后，到了此行的后面 'Its language is Chinese.\n' >>> f.readline() #无内容了，但是不报错，返回空。 '' 以上演示的是用readline()一行一行地读。当然，在实际操作中，我们是绝对不能这样做的，一定要让它自动进行，比较常用的方法是： >>> for line in f: #这个操作是紧接着上面的操作进行的 ... print line, #Python 3: print(line) ... #没有打印出什么东西 这段代码之所没有打印出东西来，是因为经过前面的操作，指针已经移到了最后了。这就是迭代的一个特点，要小心指针的位置。 >>> f = open("208.txt") #从头再来 >>> for line in f: ... print line, #Python 3: print(line,end='') ... Learn python with qiwsir. There is free python course. The website is: http://qiwsir.github.io Its language is Chinese. 上面过程用`next()`或者`__next__()`也能够读取。 >>> f = open("208.txt") >>> f.next() #Python 3: f.__next__() 'Learn python with qiwsir.\n' >>> f.next() 'There is free python course.\n' >>> f.next() 'The website is:\n' >>> f.next() 'http://qiwsir.github.io\n' >>> f.next() 'Its language is Chinese.\n' >>> f.next() Traceback (most recent call last): File "", line 1, in StopIteration 如果用`next()`或者`__next__()`，就可以直接读取每行的内容。这说明文件是天然的可迭代对象，不需要用iter()转换了。 再有，我们用for来实现迭代，在本质上，就是自动调用`next()`或者`__next__()`，只不过这个工作，已经让for偷偷地替我们干了，到这里，列位是不是应该给for取另外一个名字：它叫雷锋。 其实，迭代器远远不止上述这么简单，下面我们随便列举一些，在Python中还可以这样得到迭代对象中的元素。 >>> list(open('208.txt')) ['Learn python with qiwsir.\n', 'There is free python course.\n', 'The website is:\n', 'http://qiwsir.github.io\n', 'Its language is Chinese.\n'] >>> tuple(open('208.txt')) ('Learn python with qiwsir.\n', 'There is free python course.\n', 'The website is:\n', 'http://qiwsir.github.io\n', 'Its language is Chinese.\n') >>> "$$$".join(open('208.txt')) 'Learn python with qiwsir.\n$$$There is free python course.\n$$$The website is:\n$$$http://qiwsir.github.io\n$$$Its language is Chinese.\n' >>> a,b,c,d,e = open("208.txt") >>> a 'Learn python with qiwsir.\n' >>> b 'There is free python course.\n' >>> c 'The website is:\n' >>> d 'http://qiwsir.github.io\n' >>> e 'Its language is Chinese.\n' 上述方式，在编程实践中不一定用得上，只是向读者展示一下，并且要明白，可以这么做，不是非要这么做。 最后透露，字典和元组都可以写成类似列表解析式的样式，也可以迭代，读者不妨摸索一下。 ------ [总目录](./index.md)   |   [上节：文件(2)](./127.md)   |   [下节：练习](./129.md) 如果你认为有必要打赏我，请通过支付宝：**[email protected]**,不胜感激。