1、迭代器的基本概念
我们已经知道，可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：
- 一类是集合数据类型，如
list、tuple、dict、set、str等； - 一类是
generator，包括生成器和带yield的generator function。
这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：
1 >>> from collections import Iterable 2 >>> isinstance([], Iterable) 3 True 4 >>> isinstance((), Iterable) 5 True 6 >>> isinstance({}, Iterable) 7 True 8 >>> isinstance("abc", Iterable) 9 True 10 >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable) 11 True 12 >>> isinstance(100,Iterable) 13 False
而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。
*可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。生成器一定是迭代器，而迭代器不一定是生成器。
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：
1 >>> from collections import Iterator 2 >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator) 3 True 4 >>> isinstance([], Iterator) 5 False 6 >>> isinstance({}, Iterator) 7 False 8 >>> isinstance("abc", Iterator) 9 False
生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。
把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：
1 >>> isinstance(iter([]), Iterator) 2 True 3 >>> isinstance(iter('abc'), Iterator) 4 True
你可能会问，为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator？
这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。
Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。
2、迭代器小结
凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；
凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；
集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。
Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，如下：
1 >>> it = iter([1, 2, 3, 4, 5]) 2 >>> while True: 3 try: 4 x = next(it) 5 print(x) 6 except StopIteration: 7 break 8 #如下为输出结果 9 1 10 2 11 3 12 4 13 5