对于list、string、tuple、dict等这些容器对象,使用for循环遍历是很方便的。在后台for语句对容器对象调用iter()函数。iter()是python内置函数。 iter()函数会返回一个定义了next()方法的迭代器对象，它在容器中逐个访问容器内的元素。next()也是python内置函数。在没有后续元素时，next()会抛出一个StopIteration异常，通知for语句循环结束。
迭代器
迭代器是用来帮助我们记录每次迭代访问到的位置，当我们对迭代器使用next()函数的时候，迭代器会向我们返回它所记录位置的下一个位置的数据。实际上，在使用next()函数的时候，调用的就是迭代器对象的_next_方法（Python3中是对象的_next_方法，Python2中是对象的next()方法）。所以，我们要想构造一个迭代器，就要实现它的_next_方法。但这还不够，python要求迭代器本身也是可迭代的，所以我们还要为迭代器实现_iter_方法，而_iter_方法要返回一个迭代器，迭代器自身正是一个迭代器，所以迭代器的_iter_方法返回自身self即可。
一些术语的解释：
1，迭代器协议：对象需要提供next()方法，它要么返回迭代中的下一项，要么就引起一个StopIteration异常，以终止迭代。
2，可迭代对象：实现了迭代器协议对象。list、tuple、dict都是Iterable（可迭代对象），但不是Iterator（迭代器对象）。但可以使用内建函数iter() ，把这些都变成Iterable（可迭代器对象）。
3，for item in Iterable 循环的本质就是先通过iter()函数获取可迭代对象Iterable的迭代器，然后对获取到的迭代器不断调用next()方法来获取下一个值并将其赋值给item，当遇到StopIteration的异常后循环结束。
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Python自带容器对象案例：
# 随便定义一个list listArray=[1,2,3] # 使用iter()函数 iterName=iter(listArray) print(iterName) # 结果如下：是一个列表list的迭代器 #print(next(iterName)) print(next(iterName)) print(next(iterName)) print(next(iterName))#没有迭代到下一个元素，直接抛出异常 # 1 # 2 # 3 # Traceback (most recent call last): # File "Test07.py", line 32, in # StopIteration
Python中一个实现了_iter_方法和_next_方法的类对象，就是迭代器，如下案例是计算菲波那切数列的案例
class Fib(object): def __init__(self, max): super(Fib, self).__init__() self.max = max def __iter__(self): self.a = 0 self.b = 1 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 # 定义一个main函数，循环遍历每一个菲波那切数 def main(): # 20以内的数 fib = Fib(20) for i in fib: print(i) # 测试 if __name__ == '__main__': main()
解释说明：
在本类的实现中，定义了一个_iter_(self)方法，这个方法是在for循环遍历时被iter()调用，返回一个迭代器。因为在遍历的时候，是直接调用的python内置函数iter() ，由iter()通过调用_iter_(self)获得对象的迭代器。有了迭代器，就可以逐个遍历元素了。而逐个遍历的时候，也是使用内置的next(）函数通过调用对象的_next_(self)方法对迭代器对象进行遍历。所以要实现_iter_(self)和_next_(self)这两个方法。
而且因为实现了_next_(self)方法，所以在实现_iter_(self)的时候，直接返回self就可以。
总结一句话就是：
在循环遍历自定义容器对象时,会使用python内置函数iter()调用遍历对象的_iter_(self)获得一个迭代器,之后再循环对这个迭代器使用next()调用迭代器对象的_next_(self) 。
注意点： _iter_(self)只会被调用一次,而_next_(self)会被调用 n 次，直到出现StopIteration异常。
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生成器
作用：
延迟操作。也就是在需要的时候才产生结果，不是立即产生结果。
注意事项：
生成器是只能遍历一次的。
生成器是一类特殊的迭代器。
分类：
第一类：生成器函数：还是使用 def 定义函数，但是，使用yield而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次从它离开的地方继续执行。
# 菲波那切数列
def Fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
return '亲！没有数据了...'
# 调用方法，生成出10个数来
f=Fib(10)
# 使用一个循环捕获最后return 返回的值，保存在异常StopIteration的value中
while True:
try:
x=next(f)
print("f:",x)
except StopIteration as e:
print("生成器最后的返回值是：",e.value)
break第二类：生成器表达式：类似于列表推导，只不过是把一对大括号[]变换为一对小括号()。但是，生成器表达式是按需产生一个生成器结果对象，要想拿到每一个元素，就需要循环遍历。
如下案例加以说明：
# 一个列表 xiaoke=[2,3,4,5] # 生成器generator，类似于list，但是是把[]改为() gen=(a for a in xiaoke) for i in gen: print(i) #结果是： 2 3 4 5 # 为什么要使用生成器？因为效率。 # 使用生成器表达式取代列表推导式可以同时节省 cpu 和 内存(RAM)。 # 如果你构造一个列表(list)的目的仅仅是传递给别的函数, # 比如 传递给tuple()或者set(), 那就用生成器表达式替代吧! #本案例是直接把列表转化为元组 kk=tuple(a for a in xiaoke) print(kk) #结果是： (2, 3, 4, 5) # python内置的一些函数，可以识别这是生成器表达式，外面有一对小括号，就是生成器 result1=sum(a for a in range(3)) print(result1) # 列表推导式 result2=sum([a for a in range(3)]) print(result2)
区别：
生成器能做到迭代器能做的所有事,而且因为自动创建了 iter()和 next()方法,生成器显得特别简洁,而且生成器也是高效的，使用生成器表达式取代列表解析可以同时节省内存。除了创建和保存程序状态的自动方法,当发生器终结时,还会自动抛出 StopIteration 异常。
