python中的迭代是什么意思？

数学上面的定义:迭代公式就是指用现在的值，代到一个公式里面，算出下一个值，再用下一个值代入公式，如此往复地代。比如:x=(x+2/x)/2 你随便拿一个x=10代入，得x=(10+2/10)/2=5.1，再代进去x=(5.1+2/5.1)/2=2.746，再代入得1.737，以此类推。

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在python中，迭代式也可以是递归的调用，下面给你举个例子:

def f(n):

if n == 0 or n == 1 or n == 2: return 1

else: return f(n-1) + f(n-2)

这就是一个简单的第n项斐波那契数的求法，这里就用的是迭代式。另外的例子就是牛顿迭代法，采用逐次渐进的效果求出n的开方数，下面是例子:

def f(guess):

return guess ** 2

def fd(guess):

return 2 * guess

def SquareRootNR(x， epsilon):

guess = x / 2.0

diff = f(guess) - x

ctr = 1

while abs(diff) epsilon and ctr = 100:

guess = guess - diff / fd(guess)

diff = f(guess) - x

ctr += 1。

求解答Python中一个简单的迭代

首先这是个递归函数，功能是将一个10进制数，转换成一个其他进制的数，这里转换只是将结果打印出来。

递归这么调用foo(126,2)-foo(63,2),0-foo(31,2)，1，0-foo(15,2)，1，1，0-foo(7,2),1，1，1，0-foo(3,2)，1，1，1，1，0-foo(1,2)，1，1，1，1，1，0-1,1,1,1,1,0(共5个1，这个程序写的其实并不对。)有函数表示前面的先算出来，后面才能打印。所以虽然0是最先要打印的，但是却在最后一位，那是因为print放在函数调用的后面。

这个函数的应该在print后面加一句elif num0:print num这句和if缩进相同，这个程序的功能才正常，否则最高位会缺失。

不明白可追问。

Python3 - 排列组合的迭代

遍历一个序列中元素的所有可能的排列或组合。

itertools 模块提供了三个函数来解决这类问题。 其中一个是 itertools.permutations() ， 它接受一个序列并产生一个元组序列，每个元组由序列中所有元素的一个可能排列组成，即通过打乱序列中元素排列顺序生成一个元组，比如：

如果想得到指定长度的所有排列，你可以传递一个可选的长度参数。比如：

使用 itertools.combinations() 可得到输入序列中元素的所有的组合。比如：

对于 combinations() 来讲，元素的顺序已经不重要了，即组合 ('a', 'b') 与 ('b', 'a') 其实是一样的，最终只会输出其中一个。

在计算组合的时候，一旦元素被选取就会从候选中剔除掉(比如如果元素’a’已经被选取了，那么接下来就不会再考虑它了)。 而函数 itertools.combinations_with_replacement() 允许同一个元素被选择多次，比如：

尽管手动可以实现排列组合算法，但是这样做比较麻烦，当遇到有些复杂的迭代问题时，可以先去看看itertools模块是否能实现，很有可能会在里面找到解决方案！

Python中的“迭代”详解

迭代器模式：一种惰性获取数据项的方式，即按需一次获取一个数据项。

所有序列都是可以迭代的。我们接下来要实现一个 Sentence（句子）类，我们向这个类的构造方法传入包含一些文本的字符串，然后可以逐个单词迭代。

接下来测试 Sentence 实例能否迭代

序列可以迭代的原因：

iter()

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：

由于序列都实现了 __getitem__ 方法，所以都可以迭代。

可迭代对象：使用内置函数 iter() 可以获取迭代器的对象。

与迭代器的关系：Python 从可迭代对象中获取迭代器。

下面用for循环迭代一个字符串，这里字符串 'abc' 是可迭代的对象，用 for 循环迭代时是有生成器，只是 Python 隐藏了。

如果没有 for 语句，使用 while 循环模拟，要写成下面这样：

Python 内部会处理 for 循环和其他迭代上下文（如列表推导，元组拆包等等）中的 StopIteration 异常。

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，以便在需要使用可迭代对象的地方使用迭代器，如 for 循环中。

迭代器：实现了无参数的 __next__ 方法，返回序列中的下一个元素；如果没有元素了，那么抛出 StopIteration 异常。Python 中的迭代器还实现了 __iter__ 方法，因此迭代器也可以迭代。

接下来使用迭代器模式实现 Sentence 类：

注意， 不要 在 Sentence 类中实现 __next__ 方法，让 Sentence 实例既是可迭代对象，也是自身的迭代器。

为了“支持多种遍历”，必须能从同一个可迭代的实例中获取多个独立的迭代器，而且各个迭代器要能维护自身的内部状态，因此这一模式正确的实现方式是，每次调用 iter(my_iterable) 都新建一个独立的迭代器。

所以总结下来就是：

实现相同功能，但却符合 Python 习惯的方式是，用生成器函数代替 SentenceIteror 类。

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，就会返回一个生成器对象。

生成器函数会创建一个生成器对象，包装生成器函数的定义体，把生成器传给 next(...) 函数时，生成器函数会向前，执行函数定义体中的下一个 yield 语句，返回产出的值，并在函数定义体的当前位置暂停，。最终，函数的定义体返回时，外层的生成器对象会抛出 StopIteration 异常，这一点与迭代器协议一致。

如今这一版 Sentence 类相较之前简短多了，但是还不够慵懒。 惰性 ，是如今人们认为最好的特质。惰性实现是指尽可能延后生成值，这样做能节省内存，或许还能避免做无用的处理。

目前实现的几版 Sentence 类都不具有惰性，因为 __init__ 方法急迫的构建好了文本中的单词列表，然后将其绑定到 self.words 属性上。这样就得处理整个文本，列表使用的内存量可能与文本本身一样多（或许更多，取决于文本中有多少非单词字符）。

re.finditer 函数是 re.findall 函数的惰性版本，返回的是一个生成器，按需生成 re.MatchObject 实例。我们可以使用这个函数来让 Sentence 类变得懒惰，即只在需要时才生成下一个单词。

标准库提供了很多生成器函数，有用于逐行迭代纯文本文件的对象，还有出色的 os.walk 函数等等。本节专注于通用的函数：参数为任意的可迭代对象，返回值是生成器，用于生成选中的、计算出的和重新排列的元素。

第一组是用于 过滤 的生成器函数：从输入的可迭代对象中产出元素的子集，而且不修改元素本身。这种函数大多数都接受一个断言参数(predicate)，这个参数是个 布尔函数 ，有一个参数，会应用到输入中的每个元素上，用于判断元素是否包含在输出中。

以下为这些函数的演示：

第二组是用于映射的生成器函数：在输入的单个/多个可迭代对象中的各个元素上做计算，然后返回结果。

以下为这些函数的用法：

第三组是用于合并的生成器函数，这些函数都可以从输入的多个可迭代对象中产出元素。

以下为演示：

第四组是从一个元素中产出多个值，扩展输入的可迭代对象。

以下为演示：

第五组生成器函数用于产出输入的可迭代对象中的全部元素，不过会以某种方式重新排列。

下面的函数都接受一个可迭代的对象，然后返回单个结果，这种函数叫“归约函数”，“合拢函数”或“累加函数”，其实，这些内置函数都可以用 functools.reduce 函数实现，但内置更加方便，而且还有一些优点。

参考教程：

《流畅的python》 P330 - 363

Python基础之迭代器

一.什么是迭代器

迭代器是用来迭代取值的工具。

而涉及到把多个值循环取出来的类型有：列表，字符串，元组，字段，集合，打开文件等。通过使用的遍历方式有for···in···，while等，但是，这些方式只适用于有索引的数据类型。为了解决索引取的局限性，python提供了一种 不依赖于索引的取值方式：迭代器

注意：

二.可迭代对象

可迭代对象：但凡内置有__iter__方法的都称为可迭代对象

常见的可迭代对象：

1.集合数据类型，如list,tuple,dict,set,str等

2.生成器，包括生成器和带yield的生成器函数。

三.如何创建迭代器

迭代器是一个包含数个值的对象。

迭代器是可以迭代的对象，这意味着您可以遍历所有值。

从技术上讲，在Python中，迭代器是实现迭代器协议的对象，该协议由方法 __iter__() 和 __next__() 组成。

简而言之，一个类里面实现了__iter__()和__next__()这两个魔法方法，那么这个类的对象就是可迭代对象。

四.迭代器的优缺点

1.优点

2.缺点

五.迭代器示例

另外，如果类Stu继承了Iterator，那么Stu可以不用实现__iter__()方法

遍历迭代器

StopIteration

如果你有足够的 next() 语句，或者在 for 循环中使用，则上面的例子将永远进行下去。

为了防止迭代永远进行，我们可以使用 StopIteration 语句。

在 __next__() 方法中，如果迭代完成指定的次数，我们可以添加一个终止条件来引发错误

Python的基础知识之迭代器

迭代：按照一定的顺序访问集合中的每一个元素，或者叫遍历（其他语言叫做遍历）；

可迭代对象（Iterable）：能被迭代的对象，或者说直接作用于for循环的对象，可以通过for..in来遍历的对象，比如数组（list）、元祖（tuple）字符串等；

迭代器（Iterator）：能作用于next() 函数，并不断返回下一个值的对象称为迭代器，是惰性计算的序列（很重要）

1、判断一个对象是可迭代对象呢？方法是通过collections模块的Iterable类型判断

2、判断一个对象是否是迭代器Iterator对象

3、可迭代对象Iterable转化为迭代器对象Iterator

4、使用迭代器迭代

1、迭代器的特性

A.惰性计算数据，节省内存

B.能记录状态，并通过next()函数执行下一个状态

C.具有可迭代性

2、集合数据类型如list、dict、str、tuple等是可迭代对象Iterable但不是迭代器Iterator，不过可以通过iter()函数转化为一个Iterator对象

原因：Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。Iterator对象表示一个无限大的数据，集合是有限集合，假如被next()到最后就是没有返回直接carsh

3、生成器（generator）一定是迭代器，他是一种特殊的迭代器；

如果想了解更多Python知识，请查看

Python的基础知识之生成器

Python的基础知识之装饰器

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