爱站程序员基地迭代器是 Python 最强大的功能之一，可以想像如果有个几十 GB 的大文件，你需要编写程序处理其中的文本信息，如果一次性全部读入内存，估计机器会直接罢工了，但是借住可迭代对象，可以一次从硬盘读取一小块内容到内存，处理完后写回硬盘，不断迭代，从而节省内存，加快处理速度。
首先来解释这3个概念。
（1）可迭代对象：如果一个对象定拥有 __iter__ 方法，那么这个对象就是一个可迭代对象。这里顺便说下
for 循环的处理过程：在 Python 中我们经常使用 for 循环来对某个对象进行遍历，此时被遍历的这个对象就是可迭代对象，常见的有列表，元组，字典。for 循环开始时自动调用可迭代对象的 __iter__ 方法获取一个迭代器，for 循环时自动调用迭代器的 next 方法获取下一个元素，当调用可迭代器对象的 next 方法引发 StopIteration 异常时，结束 for 循环。
（2）迭代器：如果一个对象定拥有 __iter__ 方法和 __next__ 方法，那么这个对象就是一个迭代器。
（3）生成器：生成器是一类特殊的迭代器，就是在需要的时候才产生结果，不是立即产生结果。这样可以同时节省 CPU 和内存。有两类方法实现生成器：
-
生成器函数。使用 def 定义函数，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。
-
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。
三者之间的关系如下图所示。
三者之间的关系
可迭代对象包含迭代器、序列、字典；生成器是一种特殊的迭代器。下面分别举例说明。
创建一个迭代器
1 class MyListIterator(object): # 定义迭代器类，其是MyList可迭代对象的迭代器类
2
3 def __init__(self, data):
4 self.data = data # 上边界
5 self.now = 0 # 当前迭代值，初始为0
6
7 def __iter__(self):
8 return self # 返回该对象的迭代器类的实例；因为自己就是迭代器，所以返回self
9
10 def __next__(self): # 迭代器类必须实现的方法
11 while self.now < self.data:
12 self.now += 1
13 return self.now - 1 # 返回当前迭代值
14 raise StopIteration # 超出上边界，抛出异常
类 MyListIterator 实现了 __iter__ 方法和 __next__ 方法，因此它是一个迭代器对象，由于 __iter__ 方法本返的是迭代器（本身），因此它也是可迭代对象。迭代器必然是一个可迭代对象。
下面使用3种方法遍历迭代器 MyListIterator。
1 my_list = MyListIterator（5） # 得到一个迭代器
2 print(\"使用for循环来遍历迭代器\")
3 for i in my_list:
4 print(i)
5 my_list = MyListIterator（5） # 重新得到一个可迭代对象
6 print(\"使用next来遍历迭代器\")
7 print(next(my_list))
8 print(next(my_list))
9 print(next(my_list))
10 print(next(my_list))
11 print(next(my_list))
12 my_list = MyListIterator（5） # 重新得到一个可迭代对象
13 print(\"同时使用next和for来遍历迭代器\")
14 print(\"先使用两次next\")
15 print(next(my_list))
16 print(next(my_list))
17 print(\"再使用for,会从第三个元素2开始输出\")
18 for i in my_list:
19 print(i)
输出结果如下：
使用for循环来遍历迭代器
0
1
2
3
4
使用next来遍历迭代器
0
1
2
3
4
同时使用next和for来遍历迭代器
先使用两次next
0
1
再使用for,会从第三个元素2开始输出
2
3
4
从结果可以看出，for 循环实际上就是调用了迭代器的 __next__方法，当捕捉到 MyListIterator 异常时自动结束 for 循环
创建一个可迭代对象
1 class MyList(object): # 定义可迭代对象类
2 def __init__(self, num):
3 self.data = num # 上边界
4 def __iter__(self):
5 return MyListIterator(self.data) # 返回该可迭代对象的迭代器类的实例
上例中对象 MyList 实现了 __iter__ 方法返回了迭代器类的实例，因此它是一个可迭代对象。遍历操作可使用 for 循环，无法使用 next()。for 循环实质上还是调用 MyListIterator 的 __next__ 方法。
1 my_list = MyList（5） # 得到一个可迭代对象
2 print(\"使用for循环来遍历可迭代对象my_list\")
3 for i in my_list:
4 print(i)
5 my_list = MyList（5） # 得到一个可迭代对象
6 print(\"使用next来遍历可迭代对象my_list\")
7 print(next(my_list))
8 print(next(my_list))
9 print(next(my_list))
10 print(next(my_list))
11 print(next(my_list))
输出结果如下：
使用for循环来遍历可迭代对象my_list
0
1
2
3
4
使用next来遍历可迭代对象my_list
print(next(my_list))
TypeError: \'MyList\' object is not an iterator
从运行结果知道可迭代对象如果没有 __next__方法，则无法通过next()进行遍历。
创建一个生成器
像定义一般函数一样，只不过使用 yield 返回中间结果。生成器是一种特殊的迭代器，生成器自动实现了迭代器协议，即 __iter__ 和 __next__ 方法，不需要再手动实现两方法。创建生成器实例如下：
1 def myList(num): # 定义生成器
2 now = 0 # 当前迭代值，初始为0
3 while now < num:
4 val = (yield now) # 返回当前迭代值，
5 now = now + 1 if val is None else val # val为None，迭代值自增1，否则重新设定当前迭代值为val
遍历生成器:
1 my_list = myList（5） # 得到一个生成器对象
2 print(\"for 循环遍历生成器myList\")
3 for i in my_list:
4 print(i)
5
6 my_list = myList（5） # 得到一个生成器对象
7 print(\"next遍历生成器myList\")
8 print(next(my_list)) # 返回当前迭代值值
9 print(next(my_list)) # 返回当前迭代值值
10 print(next(my_list)) # 返回当前迭代值值
11 print(next(my_list)) # 返回当前迭代值值
12 print(next(my_list)) # 返回当前迭代值值
运行结果如下：
for 循环遍历生成器myList
0
1
2
3
4
next遍历生成器myList
0
1
2
3
4
具有 yield 关键字的函数都是生成器，yield 可以理解为 return，返回后面的值给调用者。不同的是 return 返回后，函数会释放，而生成器则不会。在直接调用 next 方法或用 for 语句进行下一次迭代时，生成器会从 yield 下一句开始执行，直至遇到下一个 yield。
