1. 可迭代对象
from collection import Iterable class Iterable(metaclass=ABCMeta):
...
def __iter__(self): # 只实现了__iter__ 方法
while False:
yield None
能够在 for ... in obj：中使用的对象（obj）就是一个可迭代对象。
2. 迭代器
from collections import Iterator class Iterator(Iterable): # Iterable的子类
...
def __next__(self): # 实现了 __next__
raise StopIteration def __iter__(self): # 也实现了 __iter__
return self
能够使用.next() 或者 .__next__() 方法，在没有下一个元素时，返回 StopIteration 异常的对象，都是迭代器，可迭代对象转换成迭代器的方法是： iter(obj) 返回的就是一个迭代器。
>>> a = []
>>> a
[]
>>> s = iter(a)
>>> s
<list_iterator object at 0x7feac859b048>
>>> s.next() # 这个方法不存在，抛出的是属性错误异常
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'list_iterator' object has no attribute 'next'
>>> s.__next__
<method-wrapper '__next__' of list_iterator object at 0x7feac859b048>
>>> s.__next__() # 这个方法存在，抛出的是 StopIteration 异常
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>>
实现自己的迭代器：
class Reverse:
def __init__(self, data):
self.data = data
self.index = len(data) def __iter__(self):
return self def __next__(self): # py2: next()方法
if self.index == 0:
raise StopIteration
self.index = self.index - 1
return self.data[self.index] rev = Reverse('timlinux')
for char in rev:
print(char)
3. 生成器yield
生成器（generator）是用来构造迭代器的一种语法工具，通过使用 yield 关键字来代替 return，并自动构建好 __iter__() 和 __next__() 两个方法：
- yield 关键字的位置将发生 return 操作
- yield 关键字存在的函数中，将具有 __iter__， __next__ 函数
def reverse(data):
max_len = len(data) - 1
min_len = -1
for index in range(max_len, min_len, -1):
yield data[index] x = reverse('timlinux')
dir(x) # py3: 返回的对象有 __iter__, __next__ 方法
# py2: 返回的对象有 __iter__, next 方法
列表生成式中的 [] 换成 ()，得到的对象就不再是一个列表，而是一个生成器：
>>> L = [x*x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x*x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x7f9a8dd48a00>
4. 场景
在使用中分配内存，而不是一次分配所有的内存。