在學習python的資料中，經常看到迭代器和生成器，這樣的名詞。但到底什麼是迭代器，什麼是生成器？爲什麼會出現這樣的類型，他們有什麼便捷之處？
什麼是迭代?
簡單的講就是循環操作，重複某一個過程很多次。可以用for循環對可迭代對象進行迭代。
什麼是可迭代對象?
常見的迭代對象有序列，字典和文件等，另外還有其他的對象。這些可迭代對象的特點是：實現了__iter__方法。例如：
>>> alist=[1,2,3]
>>> lst=alist.__iter__()
>>> type(lst)
<type 'listiterator'>
>>> atuple=(1,2,3)
>>> tup=atuple.__iter__()
>>> type(tup)
<type 'tupleiterator'>
>>> afile=open(r"e:\test.txt",'r')
>>> fl=afile.__iter__()
>>> type(fl)
<type 'file'>
>>> astr='abc'
>>> string=astr.__iter__()
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#62>", line 1, in <module>
string=astr.__iter__()
AttributeError: 'str' object has no attribute '__iter__'
>>> iter(astr)
<iterator object at 0x0212BE70>
>>> string=iter(astr)
>>> anum=1
>>> iter(anum)
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#66>", line 1, in <module>
iter(anum)
TypeError: 'int' object is not iterable
>>> type(string)
<type 'iterator'>
>>> 我們注意到，__iter__方法返回的對象就是迭代器對象。對於字符串astr來說，沒有__iter__方法，但是可以用內建函數iter()來調用，所以是可迭代對象。而對於數字anum來說，iter()無法調用，所以是不可迭代的對象。因此可以用iter()來判斷一個對象是否是可迭代對象。
內建函數iter()和方法__iter__的關係：
>>> help(list.__iter__)
Help on wrapper_descriptor:
__iter__(...)
x.__iter__() <==> iter(x)
>>> 什麼是迭代器?
迭代器就是有一個 next() 方法的對象。
在Python3.0中迭代器規則有些變化，迭代器對象應該實現__next__方法，而不是next。而新的內建函數next可以用於訪問這個方法。換句話說，next(it)等同於3.0之前版本中的it.next()。
看看上面的迭代器是否都有next():
>>> lst.next()
1
>>> tup.next()
1
>>> fl.next()
'\xef\xbb\xbfHello world!\n'
>>> string.next()
'a'如何迭代?
在後臺，for 語句在容器對象中調用iter().該函數返回一個定義了next()方法的迭代器對象，它在容器中逐一訪問元素。沒有後續元素時，next()就會拋出一個 StopIteration 異常, 這並不表示錯誤發生, 只是通知外部調用者,for語句循環結束， 迭代完成。
以下是其工作原理的示例：
>>> s='abc'
>>> it=iter(s)
>>> it
<iterator object at 0x0228F9D0>
>>> it.next()
'a'
>>> it.next()
'b'
>>> it.next()
'c'
>>> it.next()
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#33>", line 1, in <module>
it.next()
StopIteration
>>> 如何自定義迭代器?
瞭解了迭代器協議的後臺機制，就可以很容易的給自己的類添加迭代器行爲。定義一個 __iter__() 方法，使其返回一個帶有 next() 方法的對象。如果這個類已經定義了 next()，那麼 __iter__() 只需要返回self():
>>> class Reversestr:
'Iterator for looping over a swquence backwards'
def __init__(self,data):
self.data = data
self.index = len(data)
def __iter__(self):
return self
def next(self):
if self.index == 0:
raise StopIteration
self.index = self.index - 1
return self.data[self.index]
>>> for char in Reversestr('spam'):
print char
m
a
p
s
>>> 迭代器的優點是什麼?列表不可以嗎？
如果有一個可迭代計算值的函數，那麼在使用時可能只需要獲得指定的值，而不需要獲得所有值的列表。這時候，如果數值很多，使用列表會佔用太多的內存。當然，使用迭代器更簡單更優雅。
看一個不使用列表的例子，因爲那樣列表的長度必須無限。
>>> class Fibs():
def __init__(self):
self.a=0
self.b=1
def next(self):
self.a,self.b = self.b,self.a + self.b
return self.a
def __iter__(self):
return self
>>> 構造一個Fibs對象：
>>> fibs = Fibs()
>>> for f in fibs:
if f > 500:
print f
break
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迭代器和可迭代對象之間的關係
內建函數iter可以從可迭代對象中獲取迭代器，以list爲例：
>>> a=[1,2,3]
>>> type(a)
<type 'list'>
>>> it=iter(a)
>>> type(it)
<type 'listiterator'>
>>> it.next()
1
>>> it.next()
2
>>> it.next()
3
>>> it.next()
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#140>", line 1, in <module>
it.next()
StopIteration
>>> 注：iter(a)和a.__iter__()等價。
反過來，使用list構造方法可以將迭代器轉化爲列表：
>>> a=[1,2,3]
>>> it=iter(a)
>>> list(it)
[1, 2, 3]
>>> 總結：
可迭代對象：一個實現了__iter__方法的對象。
迭代器：一個實現了next方法的對象。
關係：__iter__方法返回一個迭代器。
參考資料：
- Python參考手冊
- Python基礎教程（第2版）