在 Python 中如果一个对象有 __iter__( ) 方法或 __getitem__( ) 方法，则这个对象是可迭代的（iterable）。其中 __iter__( ) 方法让对象可以用 for 循环遍历，__getitem__( ) 方法是让对象可以通过"实例名[index]"的方式访问实例中的元素。
可迭代对象：迭代器（包含生成器）、序列、字典和集合。
如果一个对象同时有 __iter__( ) 方法和 __next__( ) 方法，则这个对象是迭代器（iterator）。__next__( ) 方法是让对象可以通过 next(实例名) 访问下一个元素。
>>> from collections import Iterable,Iterator >>> isinstance(object,Iterable) # 判断对象是否是可迭代的 >>> isinstance(object,Iterator) # 判断对象是否是迭代器
迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。
>>> list = [1,2,3] >>> it = iter(list) # 返回迭代器对象 >>> next(it) 1 >>> next(it) 2 >>> next(it) 3 >>> next(it) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration
StopIteration 异常来结束迭代。
在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。
调用生成器函数，会返回一个迭代器对象，只能用于迭代操作。每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 产生的值。并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。
>>> def f(): ... n = 0 ... while n < 3: ... yield n ... n += 1 ... >>> i = f() >>> i <generator object f at 0x0000000003F0EDE0> >>> i.__next__() 0 >>> i.__next__() 1 >>> i.__next__() 2 >>> i.__next__() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration
另外一种创建生成器的方式是通过生成器表达式。
>>> n = (x for x in range(3)) >>> n <generator object <genexpr> at 0x0000000003F0EDE0> >>> n.__next__() 0 >>> n.__next__() 1 >>> n.__next__() 2 >>> n.__next__() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration
>>> list = [i for i in range(5) if i % 2 == 0] >>> list [0, 2, 4]
>>> dict = {i:ord(i) for i in ‘python‘}
>>> dict
{‘p‘: 112, ‘y‘: 121, ‘t‘: 116, ‘h‘: 104, ‘o‘: 111, ‘n‘: 110}
>>> set = { i for i in [1,2,2,3,9] if i < 5 }
>>> set
{1, 2, 3}
原文：https://www.cnblogs.com/yutb/p/10830989.html