看下面，Python系列知识在此
原文链接：Python 基础（十六）：迭代器与生成器_Python小二-CSDN博客
原文作者：Python小二
1 迭代器
迭代
我们知道 Python 中有一些对象可以通过 for 来循环遍历，比如：列表、元组、字符等，以字符串为例，如下所示：
for i in 'Hello':
print(i)
执行结果：
H
e
l
l
o
这个遍历过程就是迭代。
可迭代对象
可迭代对象需具有 __iter__() 方法，它们均可使用 for 循环遍历，我们可以使用 isinstance() 方法来判断一个对象是否为可迭代对象，看下示例：
from collections import Iterable
print(isinstance('abc', Iterable))
print(isinstance({1, 2, 3}, Iterable))
print(isinstance(1024, Iterable))
执行结果：
True
True
False
迭代器
迭代器需要具有 __iter__() 和 __next__() 两个方法，这两个方法共同组成了迭代器协议，通俗来讲迭代器就是一个可以记住遍历位置的对象，迭代器一定是可迭代的，反之不成立。
-
__iter__()：返回迭代器对象本身 -
__next__()：返回下一项数据
迭代器对象本质是一个数据流，它通过不断调用 __next__() 方法或被内置的 next() 方法调用返回下一项数据，当没有下一项数据时抛出 StopIteration 异常迭代结束。上面我们说的 for 循环语句的实现便是利用了迭代器。
我们试着自己来实现一个迭代器，如下所示：
class MyIterator:
def __init__(self):
self.s = '程序之间'
self.i = 0
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.i < 4:
n = self.s[self.i]
self.i += 1
return n
else:
raise StopIteration
mi = iter(MyIterator())
for i in mi:
print(i)
输出结果：
程
序
之
间
2 生成器
生成器是用来创建迭代器的工具，其写法与标准函数类似，不同之处在于返回时使用 yield 语句，关于 yield ，我们在使用 Scrapy 爬取去哪儿网景区信息中已经作了一些介绍，我们再来熟悉一下：
yield 是一个关键字，作用和 return 差不多，差别在于 yield 返回的是一个生成器（在 Python 中，一边循环一边计算的机制，称为生成器），它的作用是：有利于减小服务器资源，在列表中所有数据存入内存，而生成器相当于一种方法而不是具体的信息，用多少取多少，占用内存小。
生成器的创建方式有很多种，比如：使用 yield 语句、生成器表达式（可以简单的理解为是将列表的 [] 换成了 ()，特点是更加简洁，但不够灵活）。看下示例：
示例 1
def reverse(data):
for i in range(len(data)-1, -1, -1):
yield data[i]
for char in reverse('Hello'):
print(char)
执行结果：
o
l
l
e
H
示例 2
# 列表
lis = [x*x for x in range(5)]
print(lis)
# 生成器
gen = (x*x for x in range(5))
for g in gen:
print(g)
执行结果：
[0, 1, 4, 9, 16]
0
1
4
9
16
参考：
https://docs.python.org/zh-cn/3/tutorial/classes.html#iterators