一、迭代器
1、python中“迭代”的概念：即通过for循环遍历对象每一个元素的过程。
2、python中可迭代的数据类型有：list/dict/tuple/string/set/bytes。整形是不可迭代数据类型。可以通过collections模块的Iteable来进行判断。
3、迭代器是一个可以被遍历的对象，可以使用next()函数进行取数。迭代器从对象的第一个元素开始遍历按，随取随用，知道最后一个元素被遍历完。迭代器只可以向后遍历，不能回溯。可以使用iter()函数将可迭代对象转变成迭代器。因此如果想要将自己写的类变成一个迭代器，至少要实现__iter__()和__next__()方法。
4、迭代器除了可以适用next（）函数进行取数，还可以使用for循环进行遍历。
5、迭代器总结：迭代器表示的是一个元素流，可以把元素流看成一个有序序列，但是却不能提前知道序列的长度，只能通过next()函数来获取下一个元素，这样可以节省内存和空间。
6、如何区分可迭代对象和迭代器？
（1）可以用for循环进行遍历的对象就是可迭代对象。
（2）可以用next()函数取数的就是迭代器。
（3）所以迭代器一定是可迭代对象，可迭代对象不一定是迭代器。可迭代对象需要使用iter()函数转化，才能变成迭代器。
二、生成器
1、前文提到过range()函数的生成器特性，即生成器通常用于数据量大、随存随取随计算、需要断点保护累计的场景。假如range()函数的值是20的20次方，如果先将这个多数据生成，并存在内存中，显然不现实。如果引入生成器，就可以做到什么时候需要就在上次循环的基础上累加。生成器同样可以节约内存和空间。
2、生成器的创建方法
（1）使用（）推导式。（前文有提到，集合是没有函数推导式的，是因为圆括号被占用作为生成器创建符了）。
生成器一定是迭代器！所以可以适用next()方法进行遍历，也可以使用for循环进行遍历。
注意：前面提到生成器是累积的，所以上图的示例中使用for循环之后，遍历值是从3开始。
（2）使用yield函数
使用yield函数可以将一个普通的函数变成生成器，程序运行到yield标记处会暂停，并保存当前断点的所有信息，并将使用yield标记的变量的值作为返回值。
加入将上图yield标记值改成常量，则会得到如下结果。
三、迭代器和生成器的异同
1、同
（1）都可以节约内存和空间
（2）随取随用的特点方便、灵活
2、异
（1）生成器一定是迭代器，可以使用迭代器的方法遍历；但迭代器不一定生成器
（2）生成器是断点保存的机制确保随取随用，而迭代器一般是将可迭代对象转变而成。