所以，迭代器就是實(shí)現(xiàn)了工廠模式的對(duì)象，它在你每次你詢問(wèn)要下一個(gè)值的時(shí)候給你返回。有很多關(guān)于迭代器的例子，比如itertools函數(shù)返回的都是迭代器對(duì)象。

生成無(wú)限序列：
>>> from itertools import count
>>> counter = count(start=13)
>>> next(counter)
13
>>> next(counter)
14

從一個(gè)有限序列中生成無(wú)限序列：

>>> from itertools import cycle
>>> colors = cycle(['red', 'white', 'blue'])
>>> next(colors)
'red'
>>> next(colors)
'white'
>>> next(colors)
'blue'
>>> next(colors)
'red'

從無(wú)限的序列中生成有限序列：
>>> from itertools import islice
>>> colors = cycle(['red', 'white', 'blue']) # infinite
>>> limited = islice(colors, 0, 4) # finite
>>> for x in limited:
... print(x)
red
white
blue
red

為了更直觀地感受迭代器內(nèi)部的執(zhí)行過(guò)程，我們自定義一個(gè)迭代器，以斐波那契數(shù)列為例：
class Fib:
def __init__(self):
self.prev = 0
self.curr = 1

def __iter__(self):
return self

def __next__(self):
value = self.curr
self.curr += self.prev
self.prev = value
return value

>>> f = Fib()
>>> list(islice(f, 0, 10))
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

Fib既是一個(gè)可迭代對(duì)象（因?yàn)樗鼘?shí)現(xiàn)了__iter__方法），又是一個(gè)迭代器（因?yàn)閷?shí)現(xiàn)了__next__方法）。實(shí)例變量prev和curr用戶維護(hù)迭代器內(nèi)部的狀態(tài)。每次調(diào)用next()方法的時(shí)候做兩件事：

為下一次調(diào)用next()方法修改狀態(tài)
為當(dāng)前這次調(diào)用生成返回結(jié)果

迭代器就像一個(gè)懶加載的工廠，等到有人需要的時(shí)候才給它生成值返回，沒(méi)調(diào)用的時(shí)候就處于休眠狀態(tài)等待下一次調(diào)用。

生成器(generator)

生成器算得上是Python語(yǔ)言中最吸引人的特性之一，生成器其實(shí)是一種特殊的迭代器，不過(guò)這種迭代器更加優(yōu)雅。它不需要再像上面的類一樣寫__iter__()和__next__()方法了，只需要一個(gè)yiled關(guān)鍵字。 生成器一定是迭代器（反之不成立），因此任何生成器也是以一種懶加載的模式生成值。用生成器來(lái)實(shí)現(xiàn)斐波那契數(shù)列的例子是：
def fib():
prev, curr = 0, 1
while True:
yield curr
prev, curr = curr, curr + prev

>>> f = fib()
>>> list(islice(f, 0, 10))
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

fib就是一個(gè)普通的python函數(shù)，它特殊的地方在于函數(shù)體中沒(méi)有return關(guān)鍵字，函數(shù)的返回值是一個(gè)生成器對(duì)象。當(dāng)執(zhí)行f=fib()返回的是一個(gè)生成器對(duì)象，此時(shí)函數(shù)體中的代碼并不會(huì)執(zhí)行，只有顯示或隱示地調(diào)用next的時(shí)候才會(huì)真正執(zhí)行里面的代碼。

生成器在Python中是一個(gè)非常強(qiáng)大的編程結(jié)構(gòu)，可以用更少地中間變量寫流式代碼，此外，相比其它容器對(duì)象它更能節(jié)省內(nèi)存和CPU，當(dāng)然它可以用更少的代碼來(lái)實(shí)現(xiàn)相似的功能。現(xiàn)在就可以動(dòng)手重構(gòu)你的代碼了，但凡看到類似：
def something():
result = []
for ... in ...:
result.append(x)
return result

都可以用生成器函數(shù)來(lái)替換：
def iter_something():
for ... in ...:
yield x

生成器表達(dá)式(generator expression)

生成器表達(dá)式是列表推倒式的生成器版本，看起來(lái)像列表推導(dǎo)式，但是它返回的是一個(gè)生成器對(duì)象而不是列表對(duì)象。
>>> a = (x*x for x in range(10))
>>> a

>>> sum(a)
285

總結(jié)

容器是一系列元素的集合，str、list、set、dict、file、sockets對(duì)象都可以看作是容器，容器都可以被迭代（用在for，while等語(yǔ)句中），因此他們被稱為可迭代對(duì)象。
可迭代對(duì)象實(shí)現(xiàn)了__iter__方法，該方法返回一個(gè)迭代器對(duì)象。
迭代器持有一個(gè)內(nèi)部狀態(tài)的字段，用于記錄下次迭代返回值，它實(shí)現(xiàn)了__next__和__iter__方法，迭代器不會(huì)一次性把所有元素加載到內(nèi)存，而是需要的時(shí)候才生成返回結(jié)果。
生成器是一種特殊的迭代器，它的返回值不是通過(guò)return而是用yield。