1 Iterable
我们一般称Iterable为可迭代对象。Python 中任意的对象，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，那么它就是一个可迭代对象。我们常用到的集合数据类型都是 Iterable。例如列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）、集合（set）、字符串（str）等。
我定义了一个列表 numlist，打印出该列表的方法。
numlist = [1, 2, 3]
print(numlist)
print(numlist.__iter__) # 调用__iter__方法
print(numlist.__getitem__) # 调用__getitem__方法
运行结果如下：
根据运行结果，我们可知列表就是个可迭代对象。Python 的collections库有个isinstance()函数。可以用来判断一个对象是否是 Iterable 对象。
from collections import Iterable
isinstance({}, Iterable)
isinstance((), Iterable)
isinstance(999, Iterable)
运行结果为：
如果我们每次都要使用这个函数来判断一个对象是否为可迭代对象，这样操作有点麻烦。有没有快速判定的方法呢？答案是肯定的。可以直接使用 for 循环进行遍历的对象就是可迭代对象。
除此之外，generator(生成器) 和带 yield 的 generator function 也是可迭代的对象。
2 Iterator
Iterator是迭代器的意思。任意对象，只要定义了next()（Python 2 版本）或者__next__()（Python 3 版本） 方法，那么它就是一个迭代器。迭代器中还有另一个函数__iter__()，它和 next() 方法形成迭代器协议。
iter()
返回主要是返回迭代器对象本身，即return self。如果你自己定义个迭代器，实现该函数就能使用for ... in ...语句遍历了。next()
获取容器中的下一个元素，当没有可访问元素后，就抛出StopIteration异常。
遍历迭代器有两个方式。一种是使用 next() 函数；另一种则是使用 for each 循环，本质上就是通过不断调用 next() 函数实现的。
from collections import Iterator
numlist = [1, 2, 3]
# 将数组转化为迭代器
ite1 = iter(numlist)
print(ite1)
for i in ite1:
print(i)
print("=========")
ite2 = iter(numlist)
while True:
try:
num = ite2.__next__()
print(num)
except StopIteration:
break
值得注意的是一个 Iterator 只能遍历一次。
3 generator
generator 翻译成中文是生成器。生成器也是一种特殊迭代器。它其实是生成器函数返回生成器的迭代，“生成器的迭代器”这个术语通常被称作”生成器”。yield 是生成器实现__next__()方法的关键。它作为生成器执行的暂停恢复点，可以对 yield 表达式进行赋值，也可以将 yield 表达式的值返回。任何包含 yield 语句的函数被称为生成器。
yield是一个语法糖，内部实现支持了迭代器协议，同时yield内部是一个状态机，维护着挂起和继续的状态。
个人认为，生成器算是 Python 非常棒的特性。它的出现能帮助大大节省些内存空间。假如我们要生成从 1 到 10 这 10 个数字，采用列表的方式定义，会占用 10 个地址空间。采用生成器，只会占用一个地址空间。因为生成器并没有把所有的值存在内存中，而是在运行时生成值。所以生成器只能访问一次。
创建一个从包含 1 到 10 的生成器的例子。
gen = (i for i in range(10))
print(gen)
for i in gen:
print(i)
运行结果如下：
带有 yield 关键字 的例子。重点关注运行结果，这能让你对 yield 有更深的认识。
def testYield(n):
for i in range(n):
print("当前值: ", i)
yield doubeNumber(i)
print("第 ", i, " 次运行")
print("testYield 运行结束")
def doubeNumber(i):
return i*2
if __name__ == '__main__':
for i in testYield(3):
print(i, "===", i)
运行结果如下：
上篇阅读：Python 绘图，我只用 Matplotlib（二）
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