前文
迭代器(Iterator)和生成器(generator)是python众多强大的数据类型之一，两者的作用都是惰性计算，即不会立即产生所有结果，而是逐步产生一个个；两者的区别则是生成器本质上属于迭代器，生成器用于“凭空”生成元素，迭代器则是用于从集合中取出元素。斐波那契数列就是很好的例子，数列是个无穷数列，一个集合里放不下。不过通常来说，两者可以视作同一概念，即迭代器和生成器都可用于实现斐波那契数列。
迭代器和可迭代对象
再讲解迭代器之前，需要先了解可迭代对象，这两者顾名思义，即都是针对一个可迭代的集合或者对象。前者相当于一个个迭代实例，后者相当于类，通过这个类可以衍生出各个迭代器。
迭代器和可迭代对象应用里比较典型的就是python里的for…in…循环，在实现该循环之前，解释器会调用iter()函数把可迭代对象转换为迭代器，进而通过遍历取得每个数，如果对象非可迭代，则会报错：TypeError: ‘type’ object is not iterable。
如何查看某个对象是否为可迭代的？调用collections里的Iterable就行，代码如下：
>>> from collections import Iterable
>>> isinstance('abc', Iterable)
True
>>> isinstance([1,2,3], Iterable)
True
>>> isinstance(123, Iterable)
False
从例子看出，int类型为非迭代对象。那如何实现可迭代对象？在类里定义__iter__函数就行了。目前常见的可迭代对象：list/tuple/set/str/dict等内置数据类型，如果查看源码发现其中都定义了__iter__魔法方法，接下来以自定义类来说明：
可迭代对象就是定义__iter__函数，当用for…in…遍历可迭代对象时，会调用iter()方法，其本质就是通过__iter__函数不断产生一个个迭代器来帮助我们对其遍历，因此__iter__的代码通常是返回自身实例，代码如下：
class A:
def __iter__(self):
return self
iter()和next()
在介绍完可迭代对象进而介绍迭代器之前，先介绍iter()和next()函数。如上文说讲，for…in…的本质是调用iter()将传入的迭代对象转换为迭代器，然后用next()一个个遍历出来，以元祖为例，如下：
t = (1,2,3,4)
iterator = iter(t)
next(iterator)
运行结果如下：
说明：
- iter(iterable)函数是把可迭代对象的迭代器取出来，内部是调用可迭代对象的__iter__方法，来取得迭代器的
- next(iterator)函数是通过迭代器取得下一个位置的值，内部是调用迭代器对象的__next__方法，来取得下一个位置的值
- 当我们已经迭代完最后一个数据之后，再次调用next()函数会抛出StopIteration的异常，来告诉我们所有数据都已迭代完成，不用再执行next()函数了。
注意: 检查对象x是否可迭代的，用iter(x)会更准确，调用iter(x)，如果不可迭代，则报错TypeError: ‘type’ object is not iterable；为什么说会更准确？因为调用iter()方法会先查看对象是否定义__iter__，如果定义了则获取一个迭代器；如果没定义，但是实现了__getiterm__方法的话，python也会创建一个迭代器，此时即使没有__iter__方法，但也是可迭代的。举例如下：
class Test:
def __init__(self, x):
self.x = x
def __getitem__(self, index): #该魔法方法是用于定义可用[]来访问键
return self.x[index]
test = Test('abc')
for i in test:
print(i)
返回结果：
>>>a
>>>b
>>>c
可能有人会产生疑问，即因为传入的字符串所以该对象才是可迭代的，那我们取消定义__getitem__看看结果，如下图，会报错为该对象为非可迭代的。
迭代器Iterator
迭代器的本质就是 一个实现了__iter__方法和__next__方法的对象，而其本身也是一个可迭代对象。
所以，我们要想构造一个迭代器，就要实现它的__next__方法。但这还不够，python要求迭代器本身也是可迭代的，所以我们还要为迭代器实现__iter__方法，而__iter__方法要返回一个迭代器，迭代器自身正是一个迭代器，所以迭代器的__iter__方法返回自身即可。
用迭代器来实现斐波那契数列：
class FibIterator(object):
"""斐波那契数列迭代器"""
def __init__(self, n):
# 记录生成fibonacci的数列的个数
self.n = n
# 记录当前遍历的下标
self.current_index = 0
# 记录fibonacci数列前面的两个值
self.num1 = 0
self.num2 = 1
def __next__(self):
"""被next()函数调用来获取下一个数"""
if self.current_index < self.n:
num = self.num1
self.num1, self.num2 = self.num2, self.num1 + self.num2
self.current_index += 1
return num
else:
raise StopIteration
def __iter__(self):
"""迭代器的__iter__返回自身即可"""
return self
if __name__ == '__main__':
fib = FibIterator(10)
for num in fib:
print(" ", num, end="")
运行结果：
运行结果: 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34
迭代器和可迭代对象总结
可迭代对象：使用iter内置函数获取迭代器的对象，如果对象实现了__iter__方法，则是可迭代的；如果实现了__getitem__方法，并且从0开始索引，则也是可迭代的。
迭代器：实现__iter__和__next__方法，__iter__返回自身，__next__返回下一个元素，当没有元素了，则返回StopIteration。
迭代器总结如上，由于本文篇幅过大，生成器移到下一篇幅再行介绍。