這一講的主要目的是為了大家在讀Python程式的時候對迴圈物件有一個基本概念。
迴圈物件的並不是隨著Python的誕生就存在的，但它的發展迅速，特別是Python 3x的時代，迴圈物件正在成為迴圈的標準形式。
什麼是迴圈物件
迴圈物件是這樣一個物件，它包含有一個next()方法(__next__()方法，在python 3x中)， 這個方法的目的是進行到下一個結果，而在結束一系列結果之後，舉出StopIteration錯誤。
當一個迴圈結構（比如for）呼叫迴圈物件時，它就會每次迴圈的時候呼叫next()方法，直到StopIteration出現，for迴圈接收到，就知道迴圈已經結束，停止呼叫next()。
假設我們有一個test.txt的檔案:
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1234 abcd efg |
我們執行一下python命令列：
>>>f = open(‘test.txt’)
>>>f.next()
>>>f.next()
…
不斷輸入f.next()，直到最後出現StopIteration
open()返回的實際上是一個迴圈物件，包含有next()方法。而該next()方法每次返回的就是新的一行的內容，到達檔案結尾時舉出StopIteration。這樣，我們相當於手工進行了迴圈。
自動進行的話，就是：
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for line in open('test.txt'): print line |
在這裡，for結構自動呼叫next()方法，將該方法的返回值賦予給line。迴圈知道出現StopIteration的時候結束。
相對於序列，用迴圈物件的好處在於：不用在迴圈還沒有開始的時候，就生成好要使用的元素。所使用的元素可以在迴圈過程中逐次生成。這樣，節省了空間，提高了效率，程式設計更靈活。
迭代器
從技術上來說，迴圈物件和for迴圈呼叫之間還有一箇中間層，就是要將迴圈物件轉換成迭代器(iterator)。這一轉換是通過使用iter()函式實現的。但從邏輯層面上，常常可以忽略這一層，所以迴圈物件和迭代器常常相互指代對方。
生成器
生成器(generator)的主要目的是構成一個使用者自定義的迴圈物件。
生成器的編寫方法和函式定義類似，只是在return的地方改為yield。生成器中可以有多個yield。當生成器遇到一個yield時，會暫停執行生成器，返回yield後面的值。當再次呼叫生成器的時候，會從剛才暫停的地方繼續執行，直到下一個yield。生成器自身又構成一個迴圈器，每次迴圈使用一個yield返回的值。
下面是一個生成器:
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def gen(): a = 100 yield a a = a*8 yield a yield 1000 |
該生成器共有三個yield， 如果用作迴圈器時，會進行三次迴圈。
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for i in gen(): print i |
再考慮如下一個生成器:
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def gen(): for i in range(4): yield i |
它又可以寫成生成器表示式(Generator Expression):
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G = (x for x in range(4)) |
生成器表示式是生成器的一種簡便的編寫方式。讀者可進一步查閱。
表推導
表推導(list comprehension)是快速生成表的方法。它的語法簡單，很有實用價值。
假設我們生成表L：
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L = [] for x in range(10): L.append(x**2) |
以上產生了表L，但實際上有快捷的寫法，也就是表推導的方式:
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L = [x**2 for x in range(10)] |
這與生成器表示式類似，只不過用的是中括號。
（表推導的機制實際上是利用迴圈物件，有興趣可以查閱。）
練習 下面的表推導會生成什麼？
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xl = [1,3,5] yl = [9,12,13] L = [ x**2 for (x,y) in zip(xl,yl) if y > 10] |
總結
迴圈物件
生成器
表推導