>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。
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