可迭代对象，迭代器，生成器

序列可以迭代的原因：iter函数

解释器需要迭代对象 x 时，会自动调用 iter(x)。

内置的 iter 函数有以下作用。

(1) 检查对象是否实现了 __iter__ 方法，如果实现了就调用它，获取 一个迭代器。

(2) 如果没有实现 __iter__ 方法，但是实现了 __getitem__ 方法， Python 会创建一个迭代器，尝试按顺序（从索引 0 开始）获取元素。

(3) 如果尝试失败，Python 抛出 TypeError 异常，通常会提示“C object is not iterable”（C 对象不可迭代），

其中 C 是目标对象所属的类。

任何 Python 序列都可迭代的原因是，它们都实现了 __getitem__ 方 法。其实，标准的序列也都实现了 __iter__ 方法，

因此你也应该这么 做。之所以对 __getitem__ 方法做特殊处理，是为了向后兼容，而未 来可能不会再这么做

鸭子类型（duck typing）的极端形式：不仅要实现 特殊的 __iter__ 方法，

还要实现 __getitem__ 方法，而且 __getitem__ 方法的参数是从 0 开始的整数（int），这样才认为对象 是可迭代的。

在白鹅类型（goose-typing）理论中，可迭代对象的定义简单一些，不过 没那么灵活：

如果实现了 __iter__ 方法，那么就认为对象是可迭代 的。

此时，不需要创建子类，也不用注册，因为 abc.Iterable 类实现 了 __subclasshook__ 方法，

我们要明确可迭代的对象和迭代器之间的关系：Python 从可迭代的对象 中获取迭代器。

标准的迭代器接口有两个方法：

__next__

返回下一个可用的元素，如果没有元素了，抛出 StopIteration 异常。

__iter__

返回 self，以便在应该使用可迭代对象的地方使用迭代器，例如 在 for 循环中。

因此， 迭代器的定义

迭代器是这样的对象：实现了无参数的 __next__ 方法，返回序列 中的下一个元素；

如果没有元素了，那么抛出 StopIteration 异常。

Python 中的迭代器还实现了 __iter__ 方法，因此迭代器也可以迭代。

只要 Python 函数中包含关键字 yield，该函数就是生成器函数。

生成器表达式可以理解为列表推导的惰性版本：不会迫切地构建列表， 而是返回一个生成器，按需惰性生成元素。

也就是说，如果列表推导是 制造列表的工厂，

那么生成器表达式就是制造生成器的工厂。

从下图可以看出：

[ ] 是 列表推导式

()  则就变成了生成器，即 generator