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首先这是个递归函数，功能是将一个10进制数，转换成一个其他进制的数，这里转换只是将结果打印出来。
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递归这么调用foo(126,2)-foo(63,2),0-foo(31,2)，1，0-foo(15,2)，1，1，0-foo(7,2),1，1，1，0-foo(3,2)，1，1，1，1，0-foo(1,2)，1，1，1，1，1，0-1,1,1,1,1,0(共5个1，这个程序写的其实并不对。)有函数表示前面的先算出来，后面才能打印。所以虽然0是最先要打印的，但是却在最后一位，那是因为print放在函数调用的后面。
这个函数的应该在print后面加一句elif num0:print num这句和if缩进相同，这个程序的功能才正常，否则最高位会缺失。
不明白可追问。
迭代器模式：一种惰性获取数据项的方式，即按需一次获取一个数据项。
所有序列都是可以迭代的。我们接下来要实现一个 Sentence（句子）类，我们向这个类的构造方法传入包含一些文本的字符串，然后可以逐个单词迭代。
接下来测试 Sentence 实例能否迭代
序列可以迭代的原因：
iter()
解释器需要迭代对象 x 时，会自动调用iter(x)。
内置的 iter 函数有以下作用：
由于序列都实现了 __getitem__ 方法，所以都可以迭代。
可迭代对象：使用内置函数 iter() 可以获取迭代器的对象。
与迭代器的关系：Python 从可迭代对象中获取迭代器。
下面用for循环迭代一个字符串，这里字符串 'abc' 是可迭代的对象，用 for 循环迭代时是有生成器，只是 Python 隐藏了。
如果没有 for 语句，使用 while 循环模拟，要写成下面这样：
Python 内部会处理 for 循环和其他迭代上下文（如列表推导，元组拆包等等）中的 StopIteration 异常。
标准的迭代器接口有两个方法：
__next__ ：返回下一个可用的元素，如果没有元素了，抛出 StopIteration 异常。
__iter__ ：返回 self，以便在需要使用可迭代对象的地方使用迭代器，如 for 循环中。
迭代器：实现了无参数的 __next__ 方法，返回序列中的下一个元素；如果没有元素了，那么抛出 StopIteration 异常。Python 中的迭代器还实现了 __iter__ 方法，因此迭代器也可以迭代。
接下来使用迭代器模式实现 Sentence 类：
注意， 不要 在 Sentence 类中实现 __next__ 方法，让 Sentence 实例既是可迭代对象，也是自身的迭代器。
为了“支持多种遍历”，必须能从同一个可迭代的实例中获取多个独立的迭代器，而且各个迭代器要能维护自身的内部状态，因此这一模式正确的实现方式是，每次调用 iter(my_iterable) 都新建一个独立的迭代器。
所以总结下来就是：
实现相同功能，但却符合 Python 习惯的方式是，用生成器函数代替 SentenceIteror 类。
只要 Python 函数的定义体中有 yield 关键字，该函数就是生成器函数。调用生成器函数，就会返回一个生成器对象。
生成器函数会创建一个生成器对象，包装生成器函数的定义体，把生成器传给 next(...) 函数时，生成器函数会向前，执行函数定义体中的下一个 yield 语句，返回产出的值，并在函数定义体的当前位置暂停，。最终，函数的定义体返回时，外层的生成器对象会抛出 StopIteration 异常，这一点与迭代器协议一致。
如今这一版 Sentence 类相较之前简短多了，但是还不够慵懒。 惰性 ，是如今人们认为最好的特质。惰性实现是指尽可能延后生成值，这样做能节省内存，或许还能避免做无用的处理。
目前实现的几版 Sentence 类都不具有惰性，因为 __init__ 方法急迫的构建好了文本中的单词列表，然后将其绑定到 self.words 属性上。这样就得处理整个文本，列表使用的内存量可能与文本本身一样多（或许更多，取决于文本中有多少非单词字符）。
re.finditer 函数是 re.findall 函数的惰性版本，返回的是一个生成器，按需生成 re.MatchObject 实例。我们可以使用这个函数来让 Sentence 类变得懒惰，即只在需要时才生成下一个单词。
标准库提供了很多生成器函数，有用于逐行迭代纯文本文件的对象，还有出色的 os.walk 函数等等。本节专注于通用的函数：参数为任意的可迭代对象，返回值是生成器，用于生成选中的、计算出的和重新排列的元素。
第一组是用于 过滤 的生成器函数：从输入的可迭代对象中产出元素的子集，而且不修改元素本身。这种函数大多数都接受一个断言参数(predicate)，这个参数是个 布尔函数 ，有一个参数，会应用到输入中的每个元素上，用于判断元素是否包含在输出中。
以下为这些函数的演示：
第二组是用于映射的生成器函数：在输入的单个/多个可迭代对象中的各个元素上做计算，然后返回结果。
以下为这些函数的用法：
第三组是用于合并的生成器函数，这些函数都可以从输入的多个可迭代对象中产出元素。
以下为演示：
第四组是从一个元素中产出多个值，扩展输入的可迭代对象。
以下为演示：
第五组生成器函数用于产出输入的可迭代对象中的全部元素，不过会以某种方式重新排列。
下面的函数都接受一个可迭代的对象，然后返回单个结果，这种函数叫“归约函数”，“合拢函数”或“累加函数”，其实，这些内置函数都可以用 functools.reduce 函数实现，但内置更加方便，而且还有一些优点。
参考教程：
《流畅的python》 P330 - 363
迭代嘛，不就是结果带入原式继续计算嘛
例如我for一个函数，得到一个结果，将结果带入函数继续运算：
num = 2
while 1:
for i in range(num):
num = num + i
print(num)
这个函数就是:
num = num + i
我设置了while 1无线循环，当然到后面由于num太大导致程序死亡
反正for下的迭代意思就是这样子吧，如果上面设置一下num的范围，超过范围就break就行了
-- 斐波那契数列，是有一系列整数组成的数列；
-- 这一数列任意位置上的数值与后一位相加，等于第三位数值；
-- 示例：
-- 方法缺陷：
（1）每次只能获取一个末位的数值，而不是整个数列；
（2）如果数值太大，运行时间会变得非常的长；
-- 如上面的例子，max_index = 30 的时候程序运行时常只需要 0:00:00.749871 秒，到了 max_index = 40 的时候就已经需要 0:00:57.805053 秒，这种耗时的增速在实际生产中是不能接受的；
-- 该方法的优点：相比与前面的方法，程序运行耗费的时间相对较快；
-- 该方法的缺陷：该方法使用 result_list = [] 作为一个容器存储生成的数值，如果数值足够大这个 list 将会占用大量内存空间，简言之： 如果数值过大，会占用大量内存 ；
-- 有兴趣的小伙伴可以尝试 max_index=10000 时程序的执行情况，看一看程序内存占用情况；
-- 请注意：你的电脑可能会被卡死！！！
迭代器的用法在 Python 中普遍而且统一。在后台，for 语句在容器对象中调用 iter() 。 该函数返回一个定义了 next() 方法的迭代器对象，它在容器中逐一访问元素。没有后续的元素时，next() 抛出一个 StopIteration 异常通知 for 语句循环结束。
了解了迭代器协议的后台机制，就可以很容易的给自己的类添加迭代器行为。定义一个 __iter__() 方法，使其返回一个带有 next() 方法的对象。如果这个类已经定义了 next()，那么 __iter__() 只需要返回self。
以下是其工作原理的示例：
Python代码
class Reverse:
"Iterator for looping over a sequence backwards"
def __init__(self, data):
self.data = data
self.index = len(data)
def __iter__(self):
return self
def next(self):
if self.index == 0:
raise StopIteration
self.index = self.index - 1
return self.data[self.index]
Python代码
for char in Reverse('spam'):
print char
希望能帮到你！
序列，包括字符串，列表，元组，集合，字典在内；
迭代器对象(Iterator)；
生成器函数(generator)；
文件对象。