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：
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2for i in 'Hello': print(i)
执行结果：
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5H 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：
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5from collections import Iterable print(isinstance('abc', Iterable)) print(isinstance({1, 2, 3}, Iterable)) print(isinstance(1024, Iterable))
执行结果：
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3True 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。
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2__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。
1我们试着自己来实现一个迭代器，如下所示：
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19class 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：
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4程 序 之 间
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Python 爬虫（六）：Scrapy 爬取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
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5def 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：
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5o l l e H
示例 2
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8# 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：
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6[0, 1, 4, 9, 16] 0 1 4 9 16
最后
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