列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）、集合（set）这些序列式容器有一个共同的特性，它们都支持使用for循环遍历存储的元素，都是可迭代的，因此它们又有一个别称，即迭代器

迭代是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。

迭代器的作用就是是记录当前数据的位置以便获取下一个位置的值。

可迭代对象

可以直接作用于 for 循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。

以直接作用于 for 循环的数据类型有以下几种：

• 集合数据类型，如 list 、 tuple 、 dict 、 set 、 str 等；
• generator，包括生成器和带yield的 generator function。

判断是否可以迭代

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：

from collections import Iterable
isinstance([], Iterable) # True
isinstance({}, Iterable) # True

迭代器

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：

from collections import Iterator

isinstance((x for x in range(10)), Iterator) # True
isinstance([], Iterator) # Flase
isinstance({}, Iterator) # False

iter()函数

生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是 Iterator。

把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数

isinstance(iter([]), Iterator) # True
isinstance(iter('abc'), Iterator) # True

自定义迭代器对象

在类里面定义__iter__和__next__方法创建的对象就是迭代器对象。

iter()函数与next()函数

• iter 函数: 获取可迭代对象的迭代器，会调用可迭代对象身上的__iter__方法
• next 函数: 获取迭代器中下一个值，会调用迭代器对象身上的__next__方法。

手写一个迭代器，用于生成奇数序列

class Odd:
    def __init__(self, start=1):
        self.cur = start

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        ret_val = self.cur
        self.cur += 2
        return ret_val

odd = Odd()
next(odd) # 1
next(odd) # 2
next(odd) # 3

odd 对象就是一个迭代器了。

我们可以用for来遍历它：

for v in odd:
    print(v)

这个其实会无限的打印下去，那怎么解决呢？

迭代器会在没有下一个元素的时候抛出StopIteration异常，for语句就是根据这个异常来确定是否结束。

修改一下原来的代码，能生成指定范围内的奇数即可。

class Odd:
    def __init__(self, start=1, end=10):
        self.cur = start
        self.end = end

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.cur > self.end:
            raise StopIteration
        ret_val = self.cur
        self.cur += 2
        return ret_val

再一次调用：

odd = Odd(1, 10)
for v in odd:
   print(v)

for 迭代的执行过程

for v in iterable:
    print(v)

我们可以用while来模拟这个循环：

iterator = iter(iterable)
while True:
    try:
        v = next(iterator)
        print(v)
    except StopIteration:
        break

惰性序列

惰性计算又称为惰性求值（Lazy Evaluation），是一个计算机编程中的概念，它的目的是要最小化计算机要做的工作，尽可能延迟表达式求值。延迟求值特别用于函数式编程语言中。在使用延迟求值的时候，表达式不在它被绑定到变量之后就立即求值，而是在该值被取用的时候求值。惰性计算的最重要的好处是它可以构造一个无限的数据类型。

具有惰性计算特点的序列称为惰性序列，Python 中的迭代器就是一个惰性序列，调用iter()返回一个iterator并赋值给一个变量后不会立即进行求值，而是当你用到其中某些元素的时候才去求某元素的值。

惰性计算还可以在大规模数据处理中平滑处理时间，提高内存使用率。当处理大规模数据时，一次性进行处理往往是不方便的。

总结

• 凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；
• 凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型
• 集合数据类型如 list、dict、str 等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象
• 生成器不但可以作用于 for 和 in 语句，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误，它是一个迭代器。