python的两种循环方式：
（1）for <item> in <iterable> iterable:可迭代对象
（2）while <expression> expression:循环成立条件

1. 迭代器

一种迭代其他对象（可迭代对象）的对象。
可迭代对象：字符串、容器类型、生成器类型等，迭代器也是一种可迭代对象

iter(iterable)返回迭代器对象
（1）对可迭代类型调用，返回迭代器对象。
（2）对不可迭代类型调用，抛出TypeError异常。
（3）iter(iter(iterable))即对迭代器对象调用，尝试获取迭代器的迭代器，一定会返回迭代器本身。

next(iter_1)返回一次迭代器的迭代结果。
（1）当迭代器没有更多的值可以返回时，抛出StopIteration异常。

for循环原理

for <item> in <iterable>：
（1）先使用iter(<iterable>)生成可迭代对象<iterable>的生成器对象。
（2）不断调用next(iter)返回迭代结果，直到捕获StopIteration异常。

2. 自定义迭代器

定义一个迭代器关键在于实现了两个方法：
（1）__iter__ 调用iter方法时触发，迭代器对象调用返回自身。
（2）__next__ 调用next方法时除法，通过return返回结果，当没有结果可以返回时，抛出异常StopIteration，在迭代过程中可以多次触发。

3. 可迭代对象

可迭代对象与迭代器的区别：
（1）迭代器是可迭代对象的一种。
（2）可迭代对象调用iter返回迭代器，而迭代器调用则返回自身。
（3）迭代器迭代过程是一次性的，而可迭代对象不一定。
（4）迭代器需要实现__iter__与__next__，可迭代对象则只需要实现__iter__。

一次性的原因：每个迭代器都对应一次完整的迭代过程，在迭代过程中，必须设置变量a来保存当前的状态，即迭代到第几个了。在遍历开始时候，a=start，遍历结束时，a=end；此后除非手动校正，否则a永远等于迭代器结尾，因此无法二次迭代。

class rangeA:
    def __init__(self,start,end):
        self.start=start
        self.end = end

    def __iter__(self):#被遍历时返回生成器。
        return rangeA_Iterator(self)

class rangeA_Iterator:
    def __init__(self,range_obj):
        self.range_obj=range_obj
        self.current=self.range_obj.start#状态变量

    def __next__(self):
        """
        next方法，示例中返回当前值而不做其他处理，此处可进行自定义数据处理。
        :return: 
        """
        while self.current<self.range_obj.end:
            num=self.current
            self.current+=1
            return num

        raise StopIteration

    def __iter__(self): 
        """
        迭代器iter返回本身
        :return: 
        """
        return self


r=rangeA(0,10)
print(type(r))#<class '__main__.rangeA'>,可迭代对象实例
print(list(r))#[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]，生成列表时调用iter方法，返回迭代器。
for i in r: #迭代时同样调用iter方法，返回迭代器
    print(i)

使用上述方法可以解决迭代器一次性迭代的问题，即通过使定义的可迭代对象与迭代器分离，每次对可迭代对象执行迭代操作时，都会触发iter方法而生成一个新的迭代器。

4. 生成器是迭代器

def rangeA_gen(start,end):
    num=start
    while num<end:
        yield num
        num+=1

5. 使用可迭代对象优化循环

使用生成器，在循环外部封装循环主体，完成一些必须在循环内部完成的工作。
例如，循环序列找到偶数，循环内部的操作完全可以写在生成器中，生成器yield返回处理好的结果即可。

6. 使用itertools模块优化循环

6.1 product() --扁平化多层嵌套循环
from itertools import product

print(list(product([1, 2], [3, 4], [5, 6])))
#笛卡尔积
#[(1, 3, 5), (1, 3, 6), (1, 4, 5), (1, 4, 6), (2, 3, 5), (2, 3, 6), (2, 4, 5), (2, 4, 6)]
6.2 islice() – 循环内隔行处理

islice(seq,start,end,step) sep:输入流，相当于循环内容
start：循环开始位置
end：循环结束位置
step：循环间隔

6.3 takewhile() – 循环提前终止

takewhile(predicate,iterable) 在迭代对象iterable过程中，不断使用当前iterable的值作为参数，调用predicate函数中，predicate返回对应bool值，为True则继续循环，否则立刻终止。

7. 文件读取注意事项

常用做法 with+open：
with open(filename)，这样做有两个好处：
（1）使用上下文管理器会自动关闭文件描述符。
（2）迭代文件对象时，内容一行一行返回，不会占用太多内存。
但同时也隐藏一些问题:
（1）当文件内容是一整行没有换行符的时候，会将整个文件作为一行内容返回处理，耗费巨大的资源。

另外做法 while+read:
调用更底层的file.read(size)方法，会立刻读取从当前游标位置向后读取size大小的内容，以字节为单位，1024*8代表每次读取8kb数据。

做法三：iter：
iter(callable,sentinel) 通过这种方式调用iter会返回一个特殊的迭代器，迭代该迭代器时会不断返回调用callable函数的结果，一旦结果等于sentinel则迭代终止。