[oldboy-django][5python基础][高级特性]Iterator迭代器

# 区分可迭代对象iterable, 迭代器iterator, 生成器generator
    a. iterable
        可直接用for循环的对象，都称为可迭代对象，
        from collections import Iterable
        使用isinstance(a, Iterable)判断a对象是否为可迭代对象

        因此，list, dict, str都是iterable
    b. iterator
        凡是可作用于Next()函数的对象，都是迭代器类型，表示一个惰性计算的序列
        记住迭代器是有状态的，用过一轮之后，就不要反复使用了
    c. generator
        生成器也是迭代器， 但迭代器不是生成器。
        生成器一般用于：当函数需要返回一个序列，这个时候最好将函数改造成generator,
        这样做会比返回一个列表更省内存

    d. iterator 和iterable区别
        迭代器是惰性的,用多少生产多少;可迭代对象是一下全部返回,不管用到用不到.
        集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，
        不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

        在python中迭代器对象是一个数据流， 数据流是有序的但是不能提前知道它的长度，
        只能不断通过Next计算下一个数据，所以迭代器是惰性的。

    e. 如何将List，dict, str变成迭代器
        使用iter(list)方法
        from collections import Iterator
        l = [1,2,3]
        s = iter(l)
        print(isinstance(s, Iterator))

# python中for循环机制 -- 迭代器协议
    - 迭代器协议(循环原理)
        python在for循环中遍历某种容器的内容时，比如for x in foo, python实际上会先调用iter(foo)
        将foo对象转成迭代器。
            a.  如果foo是迭代器，则会调用foo.__iter__方法，该方法返回foo本身.
            b.  如果foo是可迭代对象，则会生成一个迭代器

        然后后for循环中, 会调用内置的next方法（注意这个方法不是迭代器的方法),
        next方法会调用迭代器本身的__next__方法，直到元素耗尽产生StopIteration异常break出循环

    for x in [1,2,3,4]:
        print(x)

    等效于：
        it = iter([1,2,3,4])
        while True:
            try:
                x = next(it)
                print(x)
            except StopIteration as e:
                break


# 文件的read和xreadline区别
    read会读取文件所有内容到内存，占空间
    xreadline只有在循环的时候，才获取

    自己定义一个读文件的迭代器容器
    def NReadlines():
        with open('log','r') as f:
            while True:
                line = f.next()
                if line:
                    yield line
                else:
                    return

    for i in NReadlines():
        print i