python中的迭代是什么意思

一、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。

在python中，迭代式也可以是递归的调用，下面给你举个例子:

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

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 SquareRootNR(x， epsilon):

while abs(diff)> epsilon and ctr<= 100:

二、Python中的“迭代”详解

1、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。

2、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。

3、接下来测试 Sentence实例能否迭代

4、解释器需要迭代对象 x时，会自动调用iter(x)。

5、由于序列都实现了 __getitem__方法，所以都可以迭代。

6、可迭代对象：使用内置函数 iter()可以获取迭代器的对象。

7、与迭代器的关系：Python从可迭代对象中获取迭代器。

8、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。

9、如果没有 for语句，使用 while循环模拟，要写成下面这样：

10、 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。

11、 __next__：返回下一个可用的元素，如果没有元素了，抛出 StopIteration异常。

12、 __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。

13、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。

14、接下来使用迭代器模式实现 Sentence类：

15、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。

16、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。

17、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。

18、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。

19、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。

20、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。

21、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）。

22、 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。

23、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。

24、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。

25、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。

26、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。

27、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。

28、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。

29、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。

三、python中的iterable是什么意思

1、Python中的Iterable表示可迭代对象。

2、在Python中，Iterable是那些可以被循环遍历的数据类型或对象的集合。当我们谈论一个对象是可迭代的，意味着我们可以使用for循环来遍历该对象的每一个元素。这些对象包括但不限于列表、元组、字典、集合以及字符串等。除此之外，生成器和某些自定义的迭代器也是可迭代的。

3、当我们对一个可迭代对象使用for循环时，Python会自动处理对象的迭代过程，我们无需关心底层的细节。这是Python简洁易用的特性之一。为了更好地理解这一概念，可以想象一个可迭代对象就像一个包含了多个元素的容器，我们可以依次访问这些元素，直到所有的元素都被访问过。每一次迭代，都会处理容器中的下一个元素。当所有的元素都被处理完，迭代过程也就结束了。

4、简而言之，Iterable在Python中是一个非常重要的概念，它使得我们可以方便地遍历和操作各种类型的数据结构。当我们编写需要循环处理数据的代码时，理解并正确使用可迭代对象是非常关键的。通过掌握可迭代对象，我们可以更高效地编写出简洁、清晰的Python代码。