可迭代对象、迭代器、生成器、生成式区别
a. 可迭代对象：
一个对象能够被迭代的使用，这个对象就是可迭代对象
容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构，容器中的元素可以逐个的迭代获取，容器本身实际
上并不支持取出元素的功能，而是由可迭代对象赋予了容器这种能力，比如列表中的元素获取，元
祖、字典、集合等；
python数据类型中，除了整型的基本数据类型都是可迭代对象，包括文件对象，python内部定义一个对象是不是可迭代对象的依据是，该对象是否存在__iter__()对象方法。
所以判断一个对象是否是可迭代对象的方法有：
方法一：
from collections import Iterable
isinstance(obj,Iterable) # 返回True表明是可迭代对象
方法二：
hasattr(obj,'__iter__') # 返回True表明是可迭代对象
因此：可以通过添加__iter__()方法让一个类的实列变为可迭代对象
b. 迭代器：
迭代器也是一种容器，并且是可迭代对象，因为迭代器是有_iter_()方法的，迭代器与可迭代对象的区别就在于，迭代器有_next_()方法，而单纯的可迭代对象并没有这个方法
判断对象是是否是迭代器：
方法一：
from collections import iterator
isinstance(boj,Iterator) # 返回True表明是迭代器
方法二：
hasattr(obj,'__next__') # 返回True表明是迭代器
迭代器可以通过内置函数next(obj)和obj.__next__()方法获取迭代器的下一个值，当迭代器的值
取完了之后，再取会抛出StopIteration错误，但是可迭代对象并不能使用这两个方法
c. 生成器（本质上来说就是一个迭代器）：
一个利用yield返回结果的函数就是一个生成器，用iter(iterable)也可以生成一个生成器
一般的函数在执行完毕之后会返回一个值然后退出，但是生成器函数会自动挂起，待下一次调用时，
会在上次结束位置继续执行，实现了延迟计算,省内存
斐波那契数列：
def fib(max):
n,a,b =0,0,1
while n < max:
yield b
a,b =b,a+b
n = n+1
return 'done'
a = fib(10) # 先调用生成器函数保存为迭代器对象，再获取元素，如果直接next(fib(10))，无论多少次next,只会拿到第一次元素
for i in a:
print(i)
d.生成式
生成式是一种简单的生成器，返回一个迭代器对象，来源于迭代和列表解析的组合
列表解析式：
a = [i for i in range(10)]
生成式：
b = (i for i in range(10))
a和b主要有两点区别，第一就是a占用的内存比b大，第二就是a是通过遍历或者下标
获取元素，b是通过遍历或者next获取元素
e. for循环的遍历机制：
可迭代对象是不可以直接从其中获取元素的，for i in obj遍历obj对象时，在for循环内部，被遍历
的对象obj会首先调用__iter__()方法，将其变为一个迭代器，然后这个迭代器再调用其__next__()
方法，返回取到的值给i，简单的说，for i in obj这句代码做的事就是：
obj_iter = obj.__iter__()
i = obj_iter.__next__()
当然以上代码功能并不完整，因为for循环还自动捕捉了迭代器元素取完之后的StopIteration错误
完整模拟for循环的内部机制的代码如下：
l = [1,2,3,4,5]
item = l.__iter__() # 生成一个迭代器
while True:
try:
i = item.__next__()
print(i)
except StopIteration: # 捕获异常，如果有异常，说明应该停止迭代
break
f. 反向迭代和迭代器切片操作：
（1）反向迭代：
python内置函数revered()可以实现可迭代对象的反向迭代：
a = [1,2,3,4]
b = reversed(a) # 此方法是生成一个a的反向对象，创建新的对象
print(b) # 输出：[4,3,2,1]
等同于：
a.reverse() # 此方法是将a本身反向，并不创建新对象（只能引用于可变对象）
如果实现了__reversed__()方法，就可以在自定义的类上实现反向迭代
（2）迭代器切片：
切片（islice方法）：
import itertools
a = (i for i in range(10))
b = itertools.islice(a,3) # 返回一个迭代器对象,类似 [:3]
c = itertools.islice(a,3,None) # 返回一个迭代器对象，类似 [3:]
c = itertools.islice(a,3,6) # 类似 [3:6]
注意： islice会消耗迭代器，经过切片的迭代器会将切片部分以及切片之前的元素去掉，
设置了None的islice会将原迭代器全部消耗掉：
b = (i for i in range(10)) # 如果b是列表，用islice不会消耗该列表
c = itertools.islice(b,3,None)
print([i for i in c]) # 输出 [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
print(next(b)) # 抛出StopIteration错误
去特定元素（dropwhile方法）：
import itertools
with open('test.py','r') as f:
for line in itertools.dropwhile(lambda x:x.startswith('#'), f): # 遍历不是以#开头的所有行
print(line)
其中：itertools.dropwhile(lambda x:x.startswith('#'), f)表示删除f中以#开头的行，返回其他行的迭代器