想要搞明白什么是迭代器，首先要了解几个名词：容器（container）、迭代（iteration）、可迭代对象（iterable）、迭代器（iterator）、生成器（generator）。
看图是不是更清楚点呢......
一 容器（container）
容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构，容器中的元素可以逐个地迭代获取，可以用in, not in关键字判断元素是否包含在容器中。通常这类数据结构把所有的元素存储在内存中（也有一些特例，并不是所有的元素都放在内存，比如迭代器和生成器对象）在Python中，常见的容器对象有：
- list, deque, ….
- set, frozensets, ….
- dict, defaultdict, OrderedDict, Counter, ….
- tuple, namedtuple, …
- str
容器比较容易理解，因为你就可以把它看作是一个盒子、一栋房子、一个柜子，里面可以塞任何东西。从技术角度来说，当它可以用来询问某个元素是否包含在其中时，那么这个对象就可以认为是一个容器，比如 list，set，tuples都是容器对象。
print( 1 in [1, 2, 3]) # lists
# True
print(4 not in [1, 2, 3])
# True
print(1 in {1, 2, 3}) # sets
# True
print(4 not in {1, 2, 3})
# True
print(1 in (1, 2, 3)) # tuples
# True
print(4 not in (1, 2, 3))
# True
# 询问某元素是否在dict中用dict的中key：
d = {1: 'foo', 2: 'bar', 3: 'qux'}
print(1 in d)
# True
print('foo' not in d) # 'foo' 不是dict中的元素
# True
# 询问某substring是否在string中：
s = 'foobar'
print('b' in s)
# True
print('x' not in s)
# True
print('foo' in s)
# True
尽管绝大多数容器都提供了某种方式来获取其中的每一个元素，但这并不是容器本身提供的能力，而是可迭代对象赋予了容器这种能力，当然并不是所有的容器都是可迭代的，比如：Bloom filter，虽然Bloom filter可以用来检测某个元素是否包含在容器中，但是并不能从容器中获取其中的每一个值，因为Bloom filter压根就没把元素存储在容器中，而是通过一个散列函数映射成一个值保存在数组中。
二 迭代（iteration）
什么是迭代，我的理解如下：
-
第一，迭代需要重复进行某一操作
-
第二，本次迭代的要依赖上一次的结果继续往下做，如果中途有任何停顿，都不能算是迭代
下面来看几个例子，能更好理解迭代的含义。
# 实例1
# 非迭代
count = 0
while count < 10:
print("hello world")
count += 1
# 实例2
# 迭代
count = 0
while count < 10:
print(count)
count += 1
实例1，仅仅只是在重复一件事,那就是不停的打印"hello world"，并且,这个打印的结果并不依赖上一次输出的值。而实例2，就很好地说明迭代的含义，重复+继续。
三 可迭代对象 （iterable）
通俗的说就是在每一种数据类型对象中，都会有有一个__iter__()方法，正是因为这个方法，才使得这些基本数据类型变为可迭代。
当我们运行以下代码的时候：
x = [1,2,3]
for elem in x:
print(elem)
# 运行结果：
# 1
# 2
# 3
实际调用过程如下：
那么如何判断一个对象是否是可迭代呢？使用collections模块的Iterable类型判断
from collections import Iterable
print(isinstance('abc', Iterable)) # str是否可迭代
# True
print(isinstance([1,2,3], Iterable)) # list是否可迭代
# True
print(isinstance(123, Iterable)) # 整数是否可迭代
# False
四 迭代器（iterator）
通俗来讲任何具有__next__()方法的对象都是迭代器，对迭代器调用__next__()方法可以获取下一个值。
五 生成器（generator）
生成器是一个用简单的方式来完成迭代。简单来说，Python的生成器是一个返回可以迭代对象的函数。
那要怎么创建生成器呢，很简单的，在一般函数中使用yield关键字，可以实现一个最简单的生成器，此时这个函数变成一个生成器函数。yield与return返回相同的值，区别在于return返回后，函数状态终止，而yield会保存当前函数的执行状态，在返回后，函数又回到之前保存的状态继续执行。
看一下简单的生成器实例吧：
def test():
yield 1
yield 2
yield 3
g=test()
print('来自函数',g)
print(g.__next__())
print(g.__next__())
# 运行结果
# 来自函数 <generator object test at 0x000000000072B8E0>
# 1
# 2
生成器与一般函数有什么区别呢？
- 生成器函数包含一个或者多个
yield - 当调用生成器函数时，函数将返回一个对象，但是不会立刻向下执行
- 像
__iter__()和__next__()方法等是自动实现的，所以我们可以通过next()方法对对象进行迭代 - 一旦函数被
yield，函数会暂停，控制权返回调用者 - 局部变量和它们的状态会被保存，直到下一次调用
- 函数终止的时候，
StopIteraion会被自动抛出
来个例子看一下吧：
# 简单的生成器函数
def my_gen():
n=1
print("first")
# yield区域
yield n
n+=1
print("second")
yield n
n+=1
print("third")
yield n
a=my_gen()
print("next method:")
# 每次调用a的时候，函数都从之前保存的状态执行
print
print(next(a))(next(a))
print(next(a))
# 运行结果
# next method:
# first
# 1
# second
# 2
# third
# 3
print("for loop:")
# 与调用next等价的
b=my_gen()
for elem in my_gen():
print(elem)
# 运行结果
# for loop:
# first
# 1
# second
# 2
# third
# 3
来看看使用循环的生成器
# 逆序yield出对象的元素
def rev_str(my_str):
length=len(my_str)
for i in range(length-1,-1,-1):
yield my_str[i]
for char in rev_str("hello"):
print(char)
# 运行结果
# o
# l
# l
# e
# h
六 生成器表达式
Python中，有一个列表生成方法，也就是常说的列表解析，提到列表解析就先要弄明白三元表达式的概念，什么是三元表达式呢？来个实例看看吧
egg_list=[]
for i in range(10):
egg_list.append('鸡蛋%s' %i)
print(egg_list)
# ['鸡蛋0', '鸡蛋1', '鸡蛋2', '鸡蛋3', '鸡蛋4', '鸡蛋5', '鸡蛋6', '鸡蛋7', '鸡蛋8', '鸡蛋9']
# 使用三元表达式替换如上代码
l=['鸡蛋%s' %i for i in range(10)]
print(l)
# ['鸡蛋0', '鸡蛋1', '鸡蛋2', '鸡蛋3', '鸡蛋4', '鸡蛋5', '鸡蛋6', '鸡蛋7', '鸡蛋8', '鸡蛋9']
l1=['鸡蛋%s' %i for i in range(10) if i > 5 ]
print(l1)
# ['鸡蛋6', '鸡蛋7', '鸡蛋8', '鸡蛋9']
# l2=['鸡蛋%s' %i for i in range(10) if i > 5 else i] #没有四元表达式
# print(l2)
l3=['鸡蛋%s' %i for i in range(10) if i < 5]
print(l3)
# ['鸡蛋0', '鸡蛋1', '鸡蛋2', '鸡蛋3', '鸡蛋4']
了解了三元表达式，我们再来看看什么是生成器表达式，其实很简单，就是把三元表达式中的[]换成()即可。
a=(x for x in range(10))
b=[x for x in range(10)]
# 这是错误的，因为生成器不能直接给出长度
# print("length a:",len(a))
# 输出列表的长度
print("length b:",len(b))
# length b: 10
b=iter(b)
# 二者输出等价，不过b是在运行时开辟内存，而a是直接开辟内存
print(next(a))
print(next(b))