Question

1．循环对象

Python中的许多语法结构都是由对象实现的，循环就可以通过对象实现。循环对象并不是在Python诞生之初就存在的，但它的发展极为迅速，特别是在Python 3时代，循环对象正在成为循环的标准形式。

那么，什么是循环对象呢？所谓的循环对象包含有一个__next__()方法^(2)^{#ch2-back}。这个方法的目的是生成循环的下一个结果。在生成过循环的所有结果之后，该方法将抛出StopIteration异常。

当一个像for这样的循环语法调用循环对象时，它会在每次循环的时候调用__next__()方法，直到StopIteration出现。循环接收到这个异常，就会知道循环已经结束，将停止调用__next__()。

我们用内置函数iter()把一个列表转变为循环对象。这个循环对象将拥有__next__()方法。我们多次调用__next__()方法，将不断返回列表的值，直到出现异常：

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>>>example_iter = iter([1, 2])
>>>example_iter.__next__()  # 显示1
>>>example_iter.__next__()  # 显示2
>>>example_iter.__next__()  # 出现StopIteration异常。

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我们上面重复调用__next__()的过程，就相当于手动进行了循环。我们可以把循环对象包裹在for中自动进行循环：

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for itemin iter([1, 2]):
    print(item)

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在这里，for结构自动调用__next__()方法，将该方法的返回值赋予给item。循环知道出现StopIteration的时候结束。当然，我们可以省去内置函数iter的转换。这是因为，for结构会自动执行这一转换^(3)^{#ch3-back}。

相对于序列，循环对象的好处在于：不用在循环还没开始的时候，就生成要使用的元素。所有要使用的元素可以在循环过程中逐渐生成。这样，不仅节省了空间，提高了效率，还会使编程更加灵活。

我们可以借助生成器（generator）来自定义循环对象。生成器的编写方法和函数定义类似，只是在return的地方改为yield。生成器中可以有多个yield。当生成器遇到一个yield时，会暂停运行生成器，返回yield后面的值。当再次调用生成器的时候，会从刚才暂停的地方继续运行，直到下一个yield。生成器自身又构成一个循环对象，每次循环使用一个yield返回的值。

下面是一个生成器：

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def gen():
    a = 100
    yield a
    a = a*8
    yield a
    yield 1000

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该生成器共有三个yield，如果用作循环对象时，会进行三次循环。

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for i in gen():
    print(i)

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再考虑下面一个生成器:

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def gen():
    i = 0
    while i < 10000000:
       i = i + 1
       yield i

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这个生成器能产生10 000 000个元素。如果先创建序列保存这10 000 000个元素，再循环遍历，那么这个序列将占用大量的空间。出于同样的原因，Python中的内置函数range()返回的是一个循环对象，而不是一个序列^(4)^{#ch4-back}。

2．函数对象

前面说过，在Python中，函数也是一种对象。实际上，任何一个有__call__()特殊方法的对象都被当作是函数。比如下面的例子：

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class SampleMore(object):
    def __call__(self, a):
        return a + 5

add_five = SampleMore()         # 生成函数对象
print(add_five(2))              #像一个函数一样调用函数对象，结果为7。

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add_five为SampleMore类的一个对象，当被调用时，add_five执行加5的操作。

我们将在第7章中深入研究函数对象。

3．模块对象

前面说过，Python中的模块对应一个.py文件。模块也是对象。比如，我们直接引入标准库中的模块time：

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import time

print(dir(time))

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可以看到，time有很多属性可以调用，例如sleep()方法。我们之前用import语句引入其他文件中定义的函数，实际上就是引入模块对象的属性，比如：

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from time import sleep

sleep(10)
print("wake up")

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模块time的sleep()会中止程序。调用时的参数说明给了中止的时间。我们还可以用简单暴力的方法，一次性引入模块的所有属性：

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from time import *
sleep(10)

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既然知道了sleep()是time的一个方法，那么我们当然可以利用对象.属性的方式来调用它。

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import time
time.sleep(10)

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我们在调用方法时附带上了对象名。这样做的好处是可以拓展程序的命名空间，避免同名冲突。例如，如果两个模块中都有sleep()方法，那么我们可以通过不一样的模块名来区分开来。在my_time.py中写入函数：

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def sleep(self):
    print("I am sleeping.")

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在main.py中引入内置模块time和自定义模块my_time：

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import time
import my_time

time.sleep()
my_time.sleep()

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上面的两次对sleep()方法的调用中，我们通过对象名区分出了不同的sleep()。

在引入模块时，我们还可以给模块换个名字：

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import time as t

t.sleep(10)

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在引入名字较长的模块时，这个换名字的办法能有效地挽救程序员的手指。

可以将功能相似的模块放在同一个文件夹中，构成一个模块包。比如放在this_dir中：

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import this_dir.module

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引入this_dir文件夹中的module模块。

该文件夹中必须包含一个__init__.py的文件，提醒Python，该文件夹为一个模块包。__init__.py可以是一个空文件。

每个模块对象都有一个__name__属性，用来记录模块的名字，例如：

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import time

print(time.__name__)

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当一个.py文件作为主程序运行时，比如python foo.py，这个文件也会有一个对应的模块对象。但这个模块对象的__name__属性会是"__main__"。因此，我们在很多.py文件中可以看到下面的语句：

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if __name__ == "__main__"：
    ...

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它的意思是说，如果这个文件作为一个主程序运行，那么将执行下面的操作。有的时候，一个.py文件中同时有类和对象的定义，以及对它们的调用。当这些.py文件作为库引入时，我们可能并不希望执行这些调用。通过把调用语句放到上面的if中，就可以在调用时不执行这些调用语句了。

4．异常对象

前面我们提到过，可以在程序中加入异常处理的try结构，捕捉程序中出现的异常。实际上，我们捕捉到的也是一个对象，比如：

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try:
    m = 1/0
except ZeroDivisionError as e:
    print("Catch NameError in the sub-function")

print(type(e))        # 类型为"exceptions.ZeroDivisionError"
print(dir(e))         # 异常对象的属性
print(e.message)      # 异常信息integer division or modulo by zero

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利用except… as…的语法，我们在except结果中用e来代表捕获到的类型对象。关键字except直接跟随的ZeroDivisionError实际上是异常对象的类。正因为如此，我们在举出异常时会创建一个异常对象：

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raise ZeroDivisionError()

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在Python中，循环、函数、模块、异常都是某种对象。当然，我们可以完全按照面向过程中的方式来调用这些语法，而不必关注它们底层的对象模型。但出于学习的目的，这些语法结构的对象模型能加深我们对Python的理解。