迭代是数据处理的基石。扫描内存中放不下的数据集时，我们要找到一种惰性获取数据项的方式，即按需一次获取一个数据项。这就是迭代器模式(Iterator pattern)。本章说明 Python 语言是如何内置迭代器模式的，这样就避免了自己手动去实现。
在 Python 中，所有集合都可以迭代。在 Python 语言内部，迭代器用于支持:
- for循环
- 构建和扩展集合类型
- 逐行遍历文本文件
- 列表推导、字典推导和集合推导
- 元组拆包
- 调用函数时，使用 * 拆包实参
14.1 Sentence 类第1版:单词序列
序列可以迭代的原因：iter 函数
解释器需要迭代对象 x 时，会自动调用 iter(x)。内置的 iter 函数有以下作用：
- 检查对象是否实现了
__iter__方法，如果实现了就调用它，获取一个迭代器。 - 如果没有实现
__iter__方法，但是实现了__getitem__方法，Python 会创建一个迭代器，尝试按顺序(从索引 0 开始)获取元素。 - 如果尝试失败，Python 抛出 TypeError 异常，通常会提示“C object is not iterable”(C
对象不可迭代)，其中 C 是目标对象所属的类。
从 Python 3.4 开始，检查对象 x 能否迭代，最准确的方法是:调用 iter(x) 函数，如果不可迭代，再处理 TypeError 异常。这比使用 isinstance(x, abc.Iterable) 更准确，因为 iter(x) 函数会考虑到遗留的 __getitem__ 方 法，而 abc.Iterable 类则不考虑。
14.2 可迭代的对象与迭代器的对比
关系：Python 从可迭代的对象中获取迭代器。
标准的迭代器接口有两个方法。
__next__
返回下一个可用的元素，如果没有元素了，抛出 StopIteration 异常。
__iter__
返回 self，以便在应该使用可迭代对象的地方使用迭代器，例如在 for 循环中。
14.3 Sentence 类第2版：典型的迭代器
这里之所以这么做，是为了清楚地说明可迭代的对象和迭代器之间的重要区别，以及二者之间的联系。
class Sentence:
def __init__(self, text):
self.text = text
self.words = RE_WORD.findall(text)
def __repr__(self):
return 'Sentence(%s)' % reprlib.repr(self.text)
def __iter__(self):
return SentenceIterator(self.words)
class SentenceIterator:
def __init__(self, words):
self.words = words
self.index = 0
def __next__(self):
try:
word = self.words[self.index]
except IndexError:
raise StopIteration()
self.index += 1
return word
def __iter__(self):
return self
把 Sentence 变成迭代器：坏主意
可迭代的对象一定不能是自身的迭代器。也就是说，可迭代的对象必须实现 __iter__ 方法，但不能实现 __next__ 方法。
14.4 Sentence类第3版：生成器函数
def __iter__(self):
for word in self.words:
yield word
return
生成器函数的工作原理
只要 Python 函数的定义体中有 yield 关键字，该函数就是生成器函数。调用生成器函数时，会返回一个生成器对象。
14.5 Sentence 类第4版:惰性实现
class Sentence:
def __init__(self, text):
self.text = text
def __repr__(self):
return 'Sentence(%s)' % reprlib.repr(self.text)
def __iter__(self):
for match in RE_WORD.finditer(self.text):
yield match.group()
14.6 Sentence 类第5版：生成器表达式
惰性。
res2 = (x*3 for x in gen_AB())
def __iter__(self):
return (match.group() for match in RE_WORD.finditer(self.text))
14.7 何时使用生成器表达式
如果生成器表达式要分成多行写，我倾向于定义生成器函数，以便提高可读性。此外，生成器函数有名称，因此可以重用。
14.8 另一个示例：等差数列生成器
把 self.begin 赋值给 result，不过会先强制转换成前面的加法算式得到的类型。
def __iter__(self):
result = type(self.begin + self.step)(self.begin)
forever = self.end is None
index = 0
while forever or result < self.end:
yield result
index += 1
result = self.begin + self.step * index
如果一个类只是为了构建生成 器而去实现 __iter__ 方法，那还不如使用生成器函数。
def aritprog_gen(begin, step, end=None):
result = type(begin + step)(begin)
forever = end is None
index = 0
while forever or result < end:
yield result
index += 1
result = begin + step * index
使用 itertools 模块生成等差数列
def aritprog_gen(begin, step, end=None):
first = type(begin + step)(begin)
ap_gen = itertools.count(first, step)
if end is not None:
ap_gen = itertools.takewhile(lambda n: n < end, ap_gen)
return ap_gen
实现生成器时要知道标准库中有什么可用，否则很可能会重新发明轮子。
14.9 标准库中的生成器函数
14.10 Python 3.3 中新出现的句法：yield from
yield from i完全代替了内层的for循环。i 是迭代器。
yield from还会创建通道，把内层生成器直接与外层生成器的客户端联系起来。把生成器当成协程使用时，这个通道特别重要，不仅能为客户端代码生成值，还能使用客户端代码提供的值。
14.11 可迭代的归约函数
all 和 any 函数会短路。
14.12 深入分析iter函数
在 Python 中迭代对象 x 时会调用 iter(x)。
iter 函数还有一个鲜为人知的用法:传入两个参数，使用常规的函数或任何可调用的对象创建迭代器。这样使用时，第一个参数必须是可调用的对象，用于不断调用(没有参数)，产出各个值;第二个值是哨符，这是个标记值，当可调用的对象返回这个值时，触发迭代器抛出 StopIteration 异常，而不产出哨符。
>>> def d6():
... return randint(1, 6)
...
>>> d6_iter = iter(d6, 1)
>>> d6_iter
<callable_iterator object at 0x00000000029BE6A0>
>>> for roll in d6_iter:
... print(roll)
...
4 3 6 3
14.13 案例分析:在数据库转换工具中使用生成器
14.14 把生成器当成协程
临时跳过。16 章讨论。
