迭代是python中最常见的操作，比如遍历一个列表>>> a = [1, 2, 3]>>> for i in a:... print(i)...123
然而迭代却不仅仅是for循环那么简单，在python中，迭代可以称得上最强大的功能之一。首先来看下迭代器的概念, 迭代器本质是一个对象，用于遍历元素，从元素的第一个位置开始，遍历到最后一个位置，通过iter方法可以将普通的sequence对象转换为迭代器，用法如下
>>> b = iter(a)>>> b0x7f1032d02da0>>>> type(b)<class 'list_iterator'>
迭代器用于遍历元素，当然支持for循环，但是其更灵活的地方，在于使用next方法来手动遍历，用法如下
>>> next(b)1>>> next(b)2>>> next(b)3>>> next(b)Traceback (most recent call last): File "", line 1, in <module>StopIteration
迭代器只会向前遍历，而且记住已经访问过的元素，所以next方法从第一个元素开始，一直访问到最后一个元素，如果元素全部访问完毕，再次调用会输出StopIteration错误。
next实现了元素的手动遍历，允许我们更加灵活的遍历元素，生物信息中典型的应用就是读取fastq文件，fastq文件每4行一个单位，通过next手动遍历，可以一次访问其中的4行，代码如下
def parse_fastq(fastq): with open(fastq) as f: try: while 1: symbol = next(f) sequence = next(f) comment = next(f) quality = next(f) print(symbol + sequence + comment + quality) except StopIteration: pass
if __name__ == '__main__': parse_fastq('test.fq')
除了iter方法外，通过生成器也可以产生一个迭代器。生成器的形式是一个函数，通过yield关键字返回迭代的元素，用法如下
def parse_fastq(f): try: while 1: symbol = next(f) sequence = next(f) comment = next(f) quality = next(f) yield symbol, sequence, comment, quality except StopIteration: pass
if __name__ == '__main__': with open('test.fq') as f: for seq in parse_fastq(f): symbol, sequence, comment, quality = seq print(sequence)
在生成器中，根据自己的目的将需要的元素通过yield关键字进行返回，将复杂的逻辑封装在生成器中，调用的代码将大大地简化。在实际开发中，针对不规则的文本，通过生成器提取自己需要的关键元素，是最常见的用法。
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