迭代器：
定義：對於list、string、tuple、dict等這些容器對象,使用for循環遍歷是很方便的。在後臺for語句對容器對象調用iter()函數。iter()是python內置函數。
iter()函數會返回一個定義了next()方法的迭代器對象，它在容器中逐個訪問容器內的元素。next()也是python內置函數。在沒有後續元素時，next()會拋出一個StopIteration異常，通知for語句循環結束。
迭代器是用來幫助我們記錄每次迭代訪問到的位置，當我們對迭代器使用next()函數的時候，迭代器會向我們返回它所記錄位置的下一個位置的數據。實際上，在使用next()函數的時候，調用的就是迭代器對象的_next_方法（Python3中是對象的_next_方法，Python2中是對象的next()方法）。所以，我們要想構造一個迭代器，就要實現它的_next_方法。但這還不夠，python要求迭代器本身也是可迭代的，所以我們還要爲迭代器實現_iter_方法，而_iter_方法要返回一個迭代器，迭代器自身正是一個迭代器，所以迭代器的_iter_方法返回自身self即可。
其中迭代器協議是指：對象需要提供next()方法，它要麼返回迭代中的下一項，要麼就引起一個異常，終止迭代。
可迭代對象實現了迭代器協議對象。像list, dict, tuple都是可迭代對象，可以通過內建函數iter() ，把這些都變成iterable(可迭代對象)。
for 循環的本質就是先通過iter()函數獲取可迭代對象Iterable的迭代器，然後對回去到的迭代器不斷調用next()方法來獲取下一個值並將其賦值給item，當遇到StopIteration的異常後循環結束。
Python中一個實現了_iter_方法和_next_方法的類對象，就是迭代器。
下面我們看一個計算斐波那契數列的例子：
class Fib(object):
def __init__(self, max):
super(Fib, self).__init__()
self.max = max
def __iter__(self):
self.a = 0
self.b = 1
return self
def __next__(self):
fib = self.a
if fib > self.max:
raise StopIteration
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
return fib
# 定義一個mian函數，循環遍歷
def main():
fib = Fib(10000)
for i in fib:
print(i)
if __name__ == '__main__':
main()
解釋說明
在本類的實現中，定義了一個_iter_(self)方法，這個方法是在for循環遍歷時被iter()調用，返回一個迭代器。因爲在遍歷的時候，是直接調用的python內置函數iter()，由iter()通過調用_iter_(self)獲得對象的迭代器。有了迭代器，就可以逐個遍歷元素了。而逐個遍歷的時候，也是使用內置的next(）函數通過調用對象_next_(self)方法對迭代器對象進行遍歷。所以要實現_iter_(self)和_next_(self)這兩個方法。
總的來說就是在循環遍歷自定義容器對象時，會使用python內置函數iter()調用遍歷對象__iter__(self)獲得一個迭代器，之後再循環對這個迭代器使用next()調用迭代器對象的__next__(self).
iter(self)只會被調用一次，而__next__(self)會被調用N次，直到出現異常。
生成器
生成器是一類特殊的迭代器，在循環遍歷的時候會在需要的時候產生結果，即延遲操作。 生成器值遍歷一次。
可以大概把生成器分爲兩類：
第一類：
生成器函數：即使用def定義函數，使用yield語句返回結果。yield語句一次返回一個結果，在每個結果中間，掛起函數的狀態，一遍下次從它離開的地方繼續執行。
下面我們繼續用斐波那契數列來舉例：
def Fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
return ' 請添加數據'
# 調用方法，生成出10個數來
f=Fib(10)
# 使用一個循環捕獲最後return 返回的值，保存在異常StopIteration的value中
while True:
try:
x=next(f)
print("f:",x)
except StopIteration as e:
print("生成器最後的返回值是：",e.value)
第二類：
生成器表達式：類似於列表推導式，把[]換成()就可以了。 但是生成器表達式是按需產生一個生成器結果對象，想要拿到每一個元素，就需要循環遍歷一次。
如下：
# 一個列表
xiaoke=[2,3,4,5]
# 生成器generator，類似於list，但是是把[]改爲()
gen=(a for a in xiaoke)
for i in gen:
print(i)
使用生成器的主要目的就是爲了提高效率。用生成器表達式取代列表推導式可以同時節省CPU的使用和內存的佔用。
# python內置的一些函數，可以識別這是生成器表達式，外面有一對小括號，就是生成器
ret1=sum(a for a in range(10))
print(ret1)
# 列表推導式
ret2=sum([a for a in range(10)])
print(ret2)