Iterator（迭代器）
迭代器是一个带状态的对象，它能在你调用next()方法时返回容器中的下一个值，任何实现了__iter__() 和 __next__()(Python2.x中实现next())方法的对象都是迭代器，__iter__() 返回迭代器自身，__next__()返回容器中的下一个值，如果容器中没有更多元素了，则抛出StopIteration异常。
迭代器与列表的区别在于，构建迭代器的时候，不像列表把所有元素一次性加载到内存，而是以一种延迟计算（lazy evaluation）方式返回元素，这正是它的优点。比如列表中含有一千万个整数，需要占超过100M的内存，而迭代器只需要几十个字节的空间。因为它并没有把所有元素装载到内存中，而是等到调用next()方法的时候才返回该元素（按需调用 call by need 的方式，本质上 for 循环就是不断地调用迭代器的next()方法）。
itertools模块里的函数返回的都是迭代器对象。为了更直观的感受迭代器内部的执行过程，我们自定义一个迭代器，以斐波那契数列为例：
#-*- coding:utf8 -*-
class Fib(object):
def __init__(self, max=0):
super(Fib, self).__init__()
self.prev = 0
self.curr = 1
self.max = max
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.max > 0:
self.max -= 1
# 当前要返回的元素的值
value = self.curr
# 下一个要返回的元素的值
self.curr += self.prev
# 设置下一个元素的上一个元素的值
self.prev = value
return value
else:
raise StopIteration
# 兼容Python2.x
def next(self):
return self.__next__()
if __name__ == '__main__':
fib = Fib(10)
# 调用next()的过程
for n in fib:
print(n)
# raise StopIteration
print(next(fib))
斐波那契数列指的是 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89 ... 这样一个数列，这个数列从第三项开始，每一项都等于前两项之和。
Generator（生成器）
了解了迭代器之后，我们来看下生成器，普通函数用return返回一个值,还有一种函数用yield返回值，这种函数叫生成器函数。函数被调用时会返回一个生成器对象。生成器其实是一种特殊的迭代器，不过这种迭代器更加优雅，它不需要像普通迭代器一样实现__iter__()和__next__()方法了，只需要一个yield关键字。生成器一定是迭代器（反之不成立），因此任何生成器也是一种懒加载的模式生成值。下面来用生成器来实现斐波那契数列的例子：
#-*- coding:utf8 -*-
def fib(max):
prev, curr = 0, 1
while max > 0:
max -= 1
yield curr
prev, curr = curr, prev + curr
if __name__ == '__main__':
fib = fib(6)
# 调用next()的过程
for n in fib:
print(n)
# raise StopIteration
print(next(fib))
上面是生成器函数，再来看下生成器的表达式，生成器表达式是列表推导式的生成器版本，看起来像列表推导式，但是它返回的是一个生成器对象而不是列表对象。
>>> x = (x*x for x in range(10))
>>> type(x)
<class 'generator'>
>>> y = [x*x for x in range(10)]
>>> type(y)
<class 'list'>
我们再看看一个例子：
#-*- coding:utf8 -*-
import time
def func(n):
for i in range(0, n):
# yield相当于return，下一次循环从yield的下一行开始
arg = yield i
print('func', arg)
if __name__ == '__main__':
f = func(6)
while True:
print('main-next:', next(f))
print('main-send:', f.send(100))
time.sleep(1)
运行结果为：
main-next: 0
func 100
main-send: 1
func None
main-next: 2
func 100
main-send: 3
func None
main-next: 4
func 100
main-send: 5
func None
Traceback (most recent call last):
File "demo.py", line 13, in <module>
print('main-next:', next(f))
StopIteration
yield就是return返回一个值，并且记住这个返回的位置，下次迭代就从这个位置后（下一行）开始。next方法和send方法都可以返回下一个元素，区别在于send可以传递参数给yield表达式，这时传递的参数会作为yield表达式的值，而yield的参数是返回给调用者的值。
总结
可迭代对象（Iterable）是实现了__iter__()方法的对象，通过调用iter()方法可以获得一个迭代器（Iterator）。
迭代器（Iterator）是实现了__iter__()方法和__next()__方法的对象。
for...in...的迭代实际是将可迭代对象转换成迭代器，再重复调用next()方法实现的。
生成器（Generator）是一个特殊的迭代器，它的实现更简单优雅。
yield是生成器实现__next__()方法的关键。它作为生成器执行的暂停恢复点，可以对yield表达式进行赋值，也可以将yield表达式的值返回。
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