迭代器
迭代器（iterator）有时又称游标（cursor）是程式设计的软件设计模式，可在容器物件（container，例如链表或阵列）上遍访的界面，设计人员无需关心容器物件的内存分配的实现细节。
摘自*
也就是说迭代器类似于一个游标，卡到哪里就是哪里，可以通过这个来访问某个可迭代对象的元素；同时，也不是只有Python有这个特性。比如C++的STL中也有这个，如vector<int>::iterator it。下面主要说一下Python中的可迭代对象和迭代器吧。
Python可迭代对象（Iterable）
Python中经常使用for来对某个对象进行遍历，此时被遍历的这个对象就是可迭代对象，像常见的list,tuple都是。如果给一个准确的定义的话，就是只要它定义了可以返回一个迭代器的__iter__方法，或者定义了可以支持下标索引的__getitem__方法(这些双下划线方法会在其他章节中全面解释)，那么它就是一个可迭代对象。
Python迭代器（iterator）
迭代器是通过next()来实现的，每调用一次他就会返回下一个元素，当没有下一个元素的时候返回一个StopIteration异常，所以实际上定义了这个方法的都算是迭代器。可以用通过下面例子来体验一下迭代器：
In [38]: s = 'ab'
In [39]: it = iter(s)
In [40]: it
Out[40]: <iterator at 0x1068e6d50>
In [41]: print it
<iterator object at 0x1068e6d50>
In [42]: it.next()
Out[42]: 'a'
In [43]: it.next()
Out[43]: 'b'
In [44]: it.next()
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration Traceback (most recent call last)
<ipython-input-44-54f0920595b2> in <module>()
----> 1 it.next()
StopIteration:
自己实现一个迭代器，如下（参见官网文档）：
class Reverse:
"""Iterator for looping over a sequence 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]
rev = Reverse('spam')
for char in rev:
print char
[output]
m
a
p
s
生成器（Generators）
生成器是构造迭代器的最简单有力的工具，与普通函数不同的只有在返回一个值的时候使用yield来替代return，然后yield会自动构建好next()和iter()。是不是很省事。例如：
def reverse(data):
for index in range(len(data)-1, -1, -1):
yield data[index]
>>> for char in reverse('golf'):
... print char
...
f
l
o
g
生成器最佳应用场景是：你不想同一时间将所有计算出来的大量结果集分配到内存当中，特别是结果集里还包含循环。比方说，循环打印1000000个数，我们一般会使用xrange()而不是range()，因为前者返回的是生成器，后者返回的是列表（列表消耗大量空间）。
Help on built-in function range in module __builtin__:
range(...)
range(stop) -> list of integers
range(start, stop[, step]) -> list of integers
Return a list containing an arithmetic progression of integers.
range(i, j) returns [i, i+1, i+2, ..., j-1]; start (!) defaults to 0.
When step is given, it specifies the increment (or decrement).
For example, range(4) returns [0, 1, 2, 3]. The end point is omitted!
These are exactly the valid indices for a list of 4 elements.
class xrange(object)
| xrange(stop) -> xrange object
| xrange(start, stop[, step]) -> xrange object
|
| Like range(), but instead of returning a list, returns an object that
| generates the numbers in the range on demand. For looping, this is
| slightly faster than range() and more memory efficient.
iter()
将可迭代对象转化为迭代器。
In [113]: s = 'abc'
In [114]: s.next()
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-114-5e5e6532ea26> in <module>()
----> 1 s.next()
AttributeError: 'str' object has no attribute 'next'
In [115]: it = iter(s)
In [116]: it.next()
Out[116]: 'a'
生成器表达式
和列表推导式唯一的区别就是中括号换成了小括号，如下：
In [119]: num = (i for i in range(10))
In [120]: sum(num)
Out[120]: 45