作者：Vamei 出處：http://www.cnblogs.com/vamei 歡迎轉載，也請保留這段聲明。謝謝！
這一講的主要目的是為了大家在讀Python程序的時候對循環對象有一個基本概念。
循環對象的並不是隨着Python的誕生就存在的，但它的發展迅速，特別是Python 3x的時代，循環對象正在成為循環的標准形式。
什么是循環對象
循環對象是這樣一個對象，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后，舉出StopIteration錯誤。
當一個循環結構（比如for）調用循環對象時，它就會每次循環的時候調用next()方法，直到StopIteration出現，for循環接收到，就知道循環已經結束，停止調用next()。
假設我們有一個test.txt的文件:
1234 abcd efg
我們運行一下python命令行：
>>>f = open('test.txt')
>>>f.next()
>>>f.next()
...
不斷輸入f.next()，直到最后出現StopIteration
open()返回的實際上是一個循環對象，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，到達文件結尾時舉出StopIteration。這樣，我們相當於手工進行了循環。
自動進行的話，就是：
for line in open('test.txt'): print line
在這里，for結構自動調用next()方法，將該方法的返回值賦予給line。循環知道出現StopIteration的時候結束。
相對於序列，用循環對象的好處在於：不用在循環還沒有開始的時候，就生成好要使用的元素。所使用的元素可以在循環過程中逐次生成。這樣，節省了空間，提高了效率，編程更靈活。
迭代器
從技術上來說，循環對象和for循環調用之間還有一個中間層，就是要將循環對象轉換成迭代器(iterator)。這一轉換是通過使用iter()函數實現的。但從邏輯層面上，常常可以忽略這一層，所以循環對象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用戶自定義的循環對象。
生成器的編寫方法和函數定義類似，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，會暫停運行生成器，返回yield后面的值。當再次調用生成器的時候，會從剛才暫停的地方繼續運行，直到下一個yield。生成器自身又構成一個循環器，每次循環使用一個yield返回的值。
下面是一個生成器:
def gen(): a = 100
yield a a = a*8
yield a yield 1000
該生成器共有三個yield， 如果用作循環器時，會進行三次循環。
for i in gen(): print i
再考慮如下一個生成器:
def gen(): for i in range(4): yield i
它又可以寫成生成器表達式(Generator Expression):
G = (x for x in range(4))
生成器表達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：
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:
L = [x**2 for x in range(10)]
這與生成器表達式類似，只不過用的是中括號。
（表推導的機制實際上是利用循環對象，有興趣可以查閱。）
練習 下面的表推導會生成什么？
xl = [1,3,5] yl = [9,12,13] L = [ x**2 for (x,y) in zip(xl,yl) if y > 10]
總結
循環對象
生成器
表推導