1、可迭代对象与迭代器的区别
可迭代对象：指的是具备可迭代的能力，即enumerable. 在Python中指的是可以通过for-in 语句去逐个访问元素的一些对象，比如元组tuple,列表list，字符串string，文件对象file 等。
迭代器：指的是通过另一种方式去一个一个访问可迭代对象中的元素，即enumerator。在python中指的是给内置函数iter()传递一个可迭代对象作为参数，返回的那个对象就是迭代器，然后通过迭代器的next()方法逐个去访问。
2、生成器
生成器的本质就是一个逐个返回元素的函数，即“本质——函数”
生成器有什么好处？
最大的好处在于它是“延迟加载”，即对于处理长序列问题，更加的节省存储空间。即生成器每次在内存中只存储一个值，比如打印一个斐波拉切数列：原始的方法可以如下所示：
def fab(max):
n, a, b = 0, 0, 1
L = []
while n < max:
L.append(b)
a, b = b, a + b
n = n + 1
return L
这样做最大的问题在于将所有的元素都存储在了L里面，很占用内存，而使用生成器则如下所示
def fab(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b #每次迭代时值加载这一个元素，而且替换掉之前的那一个元素，这样就大大节省了内存。而且程序在遇见yield语句时会 停下来，这是后面使用yield阻断原理进行多线程编程的一个启发，（python协程编程会在后面讲到）
a, b = b, a + b
n = n + 1
生成器其实就是下面这个样子，写得简单一些就是一次返回一条，如下：
def generator():
for i in range(5):
yield i
def generator_1():
yield 1
yield 2
yield 3
yield 4
yield 5
上面这两种方式是完全等价的，只不过前者更简单一些。
3、什么又是yield from呢？
简单地说，yield from generator 。实际上就是返回另外一个生成器。如下所示：
def generator1():
item = range(10)
for i in item:
yield i
def generator2():
yield 'a'
yield 'b'
yield 'c'
yield from generator1() #yield from iterable本质上等于 for item in iterable: yield item的缩写版
yield from [11,22,33,44]
yield from (12,23,34)
yield from range(3)
for i in generator2() :
print(i)
从上面的代码可以看书，yield from 后面可以跟的式子有“ 生成器 元组 列表等可迭代对象以及range（）函数产生的序列”
上面代码运行的结果为：
a
b
c
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
11
22
33
44
12
23
34
0
1
2