單迭代對象：只要對象定的話，無論你是否再調用iter()對象，甚至是把這個對象賦值給其他變量名，你會發現這些變量指的是同一個地方
多迭代對象：你可以通過iter()方法來產生一個迭代器對象，並且將它賦值給一個變量名，如果你再對對象調用iter()方法的話，把它賦值給另一個變量名，你會發現這兩個迭代對象不是指向同一個位置。
你可以把每一個iterator object想象成一個容器，它裏面儲存了對它指向的對象處理的狀態信息，譬如next()在什麼地方了。所以對只要迭代對象沒有變，那麼它們使用的就是同一個狀態信息。這也是之所以有單迭代對象和多迭代對象的原因--關鍵在狀態信息
所以說對形式[i for i in A]它只會對A求一次iter()方法，因爲你如果像下面進行while時，每個while循環都對A重新求一次iter()調用，相當於前面迭代的信息完全使用不了了。這個肯定是不行的。
字符串，元組，列表都是多迭代對象
>>> a=(1,2,3)
>>> a1=iter(a) #定義一個指向對象a的迭代對象
>>> a1
<tuple_iterator object at 0xb714ab0c> #說明a1是一個指向元組的迭代對象，有了它以後你就可以對該元組迭代了
>>> a2=iter(a)
>>> a2
<tuple_iterator object at 0xb714ac0c> #與迭代對象a1比較，它們是不同的位置
>>> next(a1)
1
>>> next(a2) #對比顯示他們處理同一個對象，但是各自都保存着狀態信息
1map是一個單迭代對象
>>> m=(4,5,6)
>>> m1=map(abs,m)
>>> m1
<map object at 0xb714abcc> #生成一個map 對象
>>> m2=iter(m1) #對同一個對象調用iter方法，發現他們實際上指的是同一個迭代對象
>>> m2 #變量名只是用來指向對象的，迭代對象都一樣了，狀態信息肯定也一樣
<map object at 0xb714abcc>
>>> m3=iter(m1)
>>> m3
<map object at 0xb714abcc>
>>> next(m2) #因爲iterator object一樣，所以next的實際上是同一個對象
4
>>> next(m3)
5我們可以通過map函數來嵌套一組可迭代對象
>>> F=map(iter,((1,2,3),(5,4),(6,7))) #map嵌套了一些元組的iterator object
>>> F
<map object at 0xb710588c>
>>> F1=next(F) #對map調用next方法，它得到的是指向第一個元組的iterator object
>>> F1
<tuple_iterator object at 0xb71058cc>
>>> next(F1) #既然F1是一個iterator object我們就可以對它進行next操作
1 #得到下一層的值
>>> F2=next(F)
>>> F2
<tuple_iterator object at 0xb710584c>
>>> next(F2)
5
>>> for i in ((1,2,3),(4,5)): #我們把內嵌的元組當成一個整體，不能對他們進行迭代訪問
... print(i)
...
(1, 2, 3)
(4, 5)
>>> a=((1,2,3),(5,6))
>>> a1=iter(a)
>>> next(a1) #你無法再進一步進行訪問了
(1, 2, 3)
range對象是一個可迭代對象，同時是一個多迭代對象
>>> next(a)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: range object is not an iterator
>>> a1=iter(a) #對同一個對象進行iter調用
>>> a2=iter(a)
>>> a1 #下面迭代對象進行對比，發現不是同一個對象，所以狀態信息就是各顧各的
<range_iterator object at 0xb71388c0>
>>> a2
<range_iterator object at 0xb7138d10>
>>> next(a1) #因爲iterator object不一樣，所以上一個迭代對象的狀態信息不會體現在當前迭代對象
0
>>> next(a2)
0易錯點：
下面一段代碼是python手冊改變過來的,用於定義myzip 函數
>>> def myzip(*args):
... iters = map(iter,args)
... while iters:
... res=[next(i) for i in iters]
... yield tuple(res)
... 正確的做法使用list來創建一個支持多次迭代的對象
1：for 循環中next(iters)報StopIterator信息，只會是停止這個for循環
2：while 循環中for 中的iters會在每一輪的循環開始重新進行iter()函數調用，然後執行next方法。
3：只有當next(i)報錯的時候，while循環纔會結束
>>> def myzip(*args):
... iters=list(map(iter,args))
... while iters:
... res=[next(i) for i in iters]
... yield tuple(res)
...
>>> list(myzip('abc','lms'))
[('a', 'l'), ('b', 'm'), ('c', 's')]
>>> iters=list(map(iter,('abc','lms')))
>>> iters #現在是個元組，多迭代對象
[<str_iterator object at 0xb714ae8c>, <str_iterator object at 0xb714ac2c>] #關鍵點,雖然說iters對象的迭代對象每一次while循環都會變，但是指向'abc'和'lms'的迭代對象沒變，所以狀態信息一直保存着現在分析一下爲啥上面的形式是一個死循環：
因爲你在for 循環中已經對next(iters)到出現StopIterator了，也就是到尾了，這個時候我們可以發現它還是能夠輸出('a','I'),但是你第二輪while循環的時候，對map對象調用iter(),它仍舊是上一輪的對象，但是它裏面的邏輯已經到尾了，所以next(iters)會是stopIterator,然後這個循環就結束了。res=[],就這樣循環着等於[]
>>> iters=map(iter,('abc','lms'))
>>> iters
<map object at 0xb7111acc>
>>> while iters:
... res=[next(i) for i in iters]
... print(res)
... break
...
['a', 'l'] #說明當傳進去一個map單迭代對象時它也是處理了，但都是第一個。
>>>count=0
>>>a=(1,2)
>>> while iters: #說明while循環中for循環中的對象每一輪都會重新生成一個新的迭代對象
... res=[i for i in a]
... print(res)
... count+=1
... if count>2:
... break
...
[1, 2]
[1, 2]
[1, 2]