我们可以使用while & yield，我们可以像这样创建自己的循环函数。在这里你可以参考官方文件。

def my_loop(start,n,step = 1):
    while start < n:
        yield start
        start += step

for x in my_loop(0,15):
    print(x)

我们可以使用while & yield，我们可以像这样创建自己的循环函数。在这里你可以参考官方文件。

def my_loop(start,n,step = 1):
    while start < n:
        yield start
        start += step

for x in my_loop(0,15):
    print(x)

也许答案取决于你在使用迭代器时遇到了什么问题? 可能会使用

i = 100
while i:
    print i
    i-=1

or

def loop(N, doSomething):
    if not N:
        return
    print doSomething(N)
    loop(N-1, doSomething)

loop(100, lambda a:a)

但坦率地说，我认为使用这种方法没有任何意义

如果do_something是一个简单的函数或者可以封装在一个简单的函数中，一个简单的map()可以do_something range(some_number)次:

# Py2 version - map is eager, so it can be used alone
map(do_something, xrange(some_number))

# Py3 version - map is lazy, so it must be consumed to do the work at all;
# wrapping in list() would be equivalent to Py2, but if you don't use the return
# value, it's wastefully creating a temporary, possibly huge, list of junk.
# collections.deque with maxlen 0 can efficiently run a generator to exhaustion without
# storing any of the results; the itertools consume recipe uses it for that purpose.
from collections import deque

deque(map(do_something, range(some_number)), 0)

如果你想将参数传递给do_something，你可能还会发现itertools repeatfunc recipe读起来很好:

通过相同的论点:

from collections import deque
from itertools import repeat, starmap

args = (..., my args here, ...)

# Same as Py3 map above, you must consume starmap (it's a lazy generator, even on Py2)
deque(starmap(do_something, repeat(args, some_number)), 0)

传递不同的参数:

argses = [(1, 2), (3, 4), ...]

deque(starmap(do_something, argses), 0)

我大体上同意以上给出的解决方案。即:

在for循环中使用下划线(2行或更多行) 定义一个普通的while计数器(3行或更多行) 用__nonzer__实现声明一个自定义类(更多行)

如果要像#3中那样定义一个对象，我建议实现protocol for with keyword或apply contextlib。

此外，我还提出另一种解决办法。它是一个3行代码，并不是非常优雅，但它使用itertools包，因此可能会感兴趣。

from itertools import (chain, repeat)

times = chain(repeat(True, 2), repeat(False))
while next(times):
    print 'do stuff!'

在这个例子中，2是循环迭代的次数。Chain包装了两个重复迭代器，第一个是有限的，第二个是无限的。记住，这些是真正的迭代器对象，因此它们不需要无限内存。显然，这比解决方案#1要慢得多。除非作为函数的一部分编写，否则可能需要清理times变量。

#Return first n items of the iterable as a list
list(itertools.islice(iterable, n))

摘自http://docs.python.org/2/library/itertools.html