在Python中，经常可以看到可迭代对象、迭代器、生成器，如何得到一个可迭代对象，如何把它变成迭代器，如何得到生成器，它们到底有什么区别和联系呢？
简单来说，它们的关系如下图
从概念上来说，可迭代对象 > 迭代器 > 生成器。
可迭代对象
可迭代对象Iterable，可以认为是一个容器，其中有N个元素，可以迭代。
在Python中可以简单的认为，能够使用for循环遍历的，都是可迭代对象。常见的类型由list、tuple、range对象、str、bytes、bytearra、set、dict等。
自定义可迭代对象
自定义类型，如何变成一个可迭代对象？
class MyIterable:
def __str__(self):
return "我还不是一个可迭代对象"
mi = MyIterable()
print(mi)
for i in mi:
print(i) # 抛异常'MyIterable' object is not iterable
实现__iter__魔术方法
class MyIterable:
def __iter__(self):
print('iter~~~~~~~')
mi = MyIterable()
print(mi)
for i in mi:
print(i) # 抛异常iter() returned non-iterator of type 'NoneType'
可以看到实例mi确实是可迭代对象了，但是返回值是None，所以报错了，看异常提示，__iter__返回一个迭代器才是正确的。
迭代器
迭代器Iterator
迭代器是一种特殊可迭代对象，一定能迭代
可以使用内建函数next()来获取它的下一个元素
使用next迭代完所有元素后，如果继续获取下一个元素，则抛出StopIteration异常
使用next迭代完所有元素后，不可再次迭代
判断是否是迭代器，其实如果可以使用next函数来获取元素的对象，一定是迭代器。
那么，列表是迭代器吗？
a = [1, 2]
print(next(a)) # 'list' object is not an iterator
列表对象是可迭代对象，但不是迭代器。如何把一个可迭代对象转成迭代器呢？
使用内建函数iter
包装成生成器对象
a = [1, 2]
# print(next(a)) # 'list' object is not an iterator
b = iter(a) # 内建函数iter
print(next(b))
print(next(b))
print(next(b)) # StopIteration
很多函数都能返回迭代器，例如enumerate
a = [1, 2]
c = enumerate(a) # 返回迭代器
print(next(c))
print(next(c))
for x in c: # 已经迭代完了，没有什么元素可以迭代了
print(x)
print('=' * 30)
print(next(c)) # StopIteration
自定义迭代器对象
那么，上面MyIterable的例子可以修改如下
class MyIterable:
def __init__(self):
self.items = [1,2,3,4,5]
def __iter__(self):
print('iter~~~~~~~')
return iter(self.items)
mi = MyIterable()
print(mi)
for i in mi: # mi可以迭代了
print(i)
for i in mi: # 可迭代对象可再次迭代
print(i)
print(next(mi)) # 不可以使用next，说明mi不是迭代器
mi对象成为了可迭代对象，但是它不是迭代器。
如何得到迭代器呢？使用__next__魔术方法
class MyIterable:
def __init__(self):
self.items = [1,2,3,4,5]
self.count = 0
def __iter__(self):
print('iter~~~~~~~')
return iter(self.items)
def __next__(self):
print('next ~~~~')
try:
count = self.count
n = self.items[count]
self.count = count + 1
return n
except IndexError:
raise StopIteration
mi = MyIterable()
print(mi)
print(next(mi))
print(next(mi))
print(next(mi))
print(next(mi))
print(next(mi))
print(next(mi)) # StopIteration
代码再改进一下
class MyIterable:
def __init__(self):
self.items = [1,2,3,4,5]
self.count = 0
def __iter__(self):
print('iter~~~~~~~')
#return iter(self.items)
return self # 有__iter__我就是可迭代对象，因为有__next__，我自己就是迭代器
def __next__(self):
print('next ~~~~')
try:
count = self.count
n = self.items[count]
self.count = count + 1
except:
raise StopIteration
return n
mi = MyIterable()
print(mi)
print(next(mi)) # 迭代器
for i in mi: # mi也是可迭代对象
print(i)
print('-' * 30)
for i in mi: # 已经不能再次迭代
print(i)
print('-' * 30)
print(next(mi)) # StopIteration
生成器
Python中使用2种方式获得生成器对象
生成器表达式
生成器函数
生成器是特殊的迭代器，但迭代器不一定是生成器。它是Python提供的通过编程方式快速便捷得到迭代器的手段
g1 = (i for i in range(5)) # 生成器表达式
print(g1) # 生成器对象
print(next(g1))
print(next(g1))
print('=' * 30)
def counter(): # 生成器函数
for i in range(5, 10): # 可以使用yield from
yield i
g2 = counter() # 生成器函数调用不返回结果，返回一个生成器对象
print(g2)
print(next(g2))
print(next(g2))
总结
Python 3开始，推荐在能使用迭代器的地方，考虑使用迭代器，它是惰性计算对象，不会短时间对内存和CPU造成大的压力。
可以使用生成器表达式非常便利得到一个迭代器，稍微复杂一些可以考虑使用生成器函数获得一个迭代器，如果更加复杂可以使用类来构造。