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35 深度学习项目实战2
36 深度学习项目实战3
举例 __iter__()
类型是list、tuple、file、dict的对象有__iter__()方法，标志着它们能够迭代。这些类型都是Python中固有的，我们能不能自己写一个对象，让它能够迭代呢？
当然可以。
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
class MyRange(object):
def __init__(self, n):
self.i = 0
self.n = n
def __iter__(self):
return self
def next(self):
if self.i < self.n:
i = self.i
self.i += 1
return i
else:
raise StopIteration()
if __name__ == "__main__":
x = MyRange(7)
print "x.next()==>", x.next()
print "x.next()==>", x.next()
print "------for loop--------"
for i in x:
print i
将代码保存并运行，结果是：
$ python 21401.py
x.next()==> 0
x.next()==> 1
------for loop--------
2
3
4
5
6
以上代码的含义，是自己仿写了拥有range()的对象，这个对象是可迭代的，分析如下。
（1）__iter__()是类中的核心，它返回了迭代器本身，实现了__iter__()方法的对象，即意味着其可迭代。
（2）含有next()的对象就是迭代器，并且在这个方法中，在没有元素的时候要发起StopIteration()异常。
对以上类的调用换一种方式：
if __name__ == "__main__":
x = MyRange(7)
print list(x)
print "x.next()==>", x.next()
运行后会出现如下结果：
$ python 21401.py
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
x.next()==>
Traceback (most recent call last):
File "21401.py", line 26, in <module>
print "x.next()==>", x.next()
File "21401.py", line 21, in next
raise StopIteration()
StopIteration
说明什么呢？print list（x）将对象返回值都装进了列表中并打印出来，这个正常运行了。最终，指针移动到了迭代对象的最后一个，next()方法没有检测，也不知道是不是要停止了，它还要继续下去，当继续下一个的时候，才发现没有元素了，于是返回了StopIteration()。
为什么要用这种可迭代的对象呢？就像上面的例子一样，列表不是挺好的吗？
列表的确非常好，在很多时候效率很高，并且能够解决很多普遍的问题。但是，不要忘记，在某些时候，列表可能会给你带来灾难。因为在你使用列表的时候，需要将列表内容一次性都读入到内存中，这样就增加了内存的负担。如果列表太大，就有内存溢出的危险了，这时候就需要迭代对象。比如斐波那契数列：
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
__metaclass__ = type
class Fibs:
def __init__(self, max):
self.max = max
self.a = 0
self.b = 1
def __iter__(self):
return self
def next(self):
fib = self.a
if fib > self.max:
raise StopIteration
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
return fib
if __name__ == "__main__":
fibs = Fibs(5)
print list(fibs)
运行结果是：
$ python 21402.py
[0, 1, 1, 2, 3, 5]
给读者一个思考问题：要在斐波那契数列中找出大于1000的最小的数，能不能在上述代码的基础上改造得出呢？
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