1.什么是迭代器？
在说迭代器前，先说可迭代(Interable)。比如，列表、元组、字典已经字符串都是可以迭代的，我们可以用collections中引入Iterable来判断。
from collections import Iterable
print(isinstance([1,2,3],Iterable)) #True
如何判断是不是迭代器呢？可以用Iterator来判断，输出结果是False，列表可迭代，但不是迭代器。
from collections import Iterator
print(isinstance([1,2,3],Iterator)) #False
那怎么把可迭代序列变成迭代器呢？又怎么访问迭代器中的元素呢？
#使用iter()把列表转换成迭代器
lst = [1, 2, 3]
lst_iter = iter(lst)
print(isinstance(lst_iter, Iterator)) #True
#访问迭代器中的元素
#尝试用列表下表的方式访问迭代器中的值，可以看到报错
print(lst_iter[0]) #TypeError: 'list_iterator' object is not subscriptable
#用next()和for语句
print(next(lst_iter)) #1
最后，来总结一下，什么是迭代器？以及它的两个基本方法。
迭代器是访问集合元素的一种方式，是一个可以记住遍历的位置的对象。
迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()
2.什么是生成器？
在此之前先回顾一下推导式，其中最常见的是列表列表推导式，列表推导式代码如下，可以看到lst是列表类型。
lst = [i for i in range(5)]
print(lst,type(lst)) #打印结果: [0, 1, 2, 3, 4]
如果我们把上面的[ ]换成( )，输出结果是应该是什么呢？是元组推导式?
lst = (i for i in range(5))
print(lst,type(lst)) #打印结果: at 0x000001CC28F48150>
从运行的结果看，有两点不同。第一，没有向上面列表推导式一样直接打印出数字序列；第二，类型也从list变成了generator，generator也就是生成器。
yield关键字
此外，在使用了yield关键字的函数也称为生成器。与普通函数相比，生成器是返回迭代器的函数。同时，生成器也是一种特殊的迭代器。所以，我们也可以像迭代器一样使用next()和for来获取生成器中的元素。
def myG():
for i in range(3):
print('before yield')
yield i
print('after yield')
g = myG()
print(next(g))
#运行结果分别是：
#before yield
#0
从执行结果可以看出两点：第一，执行一次next(g)，打印了before yield和0，可以知道函数运行到了yield i 这一行。第二，yield i 这一行返回了i的值，yield i作用类似于return i。与return不同的是，return后面的代码不再执行，yield后面的代码在一下次访问的时候接着执行。
def myG():
for i in range(3):
print('before yield')
yield i
print('after yield')
g = myG()
print(next(g))
print(next(g))
#运行结果分别是：
#before yield
#0
#after yield
#before yield
#1
#打印生成器
print(g) #
执行两次next()，运行结果与第一次对比，多了3行输出。可以看到，第二次执行next()时，函数从yield i后面继续执行，并在下一次循环后又停留在了yield i处。
可以发现，生成器并不能直接用print()输出其中的元素，需要用next()或者for来访问时才输出。所以，生成器可以用于节省内存空间，因为它是在访问时才使用，可以在交互式环境下比较两者的区别（运行前注意保存文件）。
a = [i for i in range(10**20)]
b = (i for i in range(10**20))