首先我們要理解迭代器(iterators)。迭代器是乙個讓程式設計師可以遍歷乙個容器（特別是列表）的物件。然而，乙個迭代器在遍歷並讀取乙個容器的資料元素時，並不會執行乙個迭代。換句話說這裡有三個部分：
上面這些部分互相聯絡。我們會先各個擊破來討論他們，然後再討論生成器(generators).
python中任意的物件，只要它定義了可以返回乙個迭代器的__iter__方法，或者定義了可以支援下標索引的__getitem__方法(這些雙下劃線方法會在其他章節中全面解釋)，那麼它就是乙個可迭代物件。簡單說，可迭代物件就是能提供迭代器的任意物件。
任意物件，只要定義了next(python2) 或者__next__方法，它就是乙個迭代器。就這麼簡單。現在我們來理解迭代(iteration)
用簡單的話講，它就是從某個地方（比如乙個列表）取出乙個元素的過程。當我們使用乙個迴圈來遍歷某個東西時，這個過程本身就叫迭代。現在既然我們有了這些術語的基本理解，那我們開始理解生成器吧。
生成器也是一種迭代器，但是你只能對其迭代一次。這是因為它們並沒有把所有的值存在記憶體中，而是在執行時生成值。你通過遍歷來使用它們，要麼用乙個「for」迴圈，要麼將它們傳遞給任意可以進行迭代的函式和結構。大多數時候生成器是以函式來實現的。然而，它們並不返回乙個值，而是yield(暫且譯作「生出」)乙個值。這裡有個生成器函式的簡單例子：
def generator_function():
for i in range(10):
yield i
for item in generator_function():
print(item)
# output: 0
# 1# 2
# 3# 4
# 5# 6
# 7# 8
# 9
下面是乙個計算斐波那契數列的生成器：
# generator version
def fibon(n):
a = b = 1
for i in range(n):
yield a
a, b = b, a + b
for x in fibon(1000000):
print(x)
def fibon(n):
a = b = 1
result =
for i in range(n):
a, b = b, a + b
return result
next()。它允許我們獲取乙個序列的下乙個元素。那我們來驗證下我們的理解：
def generator_function():
for i in range(3):
yield i
gen = generator_function()
print(next(gen))
# output: 0
print(next(gen))
# output: 1
print(next(gen))
# output: 2
print(next(gen))
# output: traceback (most recent call last):
# file "", line 1, in # stopiteration
yield掉所有的值後，next()觸發了乙個stopiteration的異常。基本上這個異常告訴我們，所有的值都已經被yield完了。你也許會奇怪，為什麼我們在使用for迴圈時沒有這個異常呢？啊哈，答案很簡單。for迴圈會自動捕捉到這個異常並停止呼叫next()。你知不知道python中一些內建資料型別也支援迭代哦？我們這就去看看：
my_string = "yasoob"
next(my_string)
# output: traceback (most recent call last):
# file "", line 1, in # typeerror: str object is not an iterator
str物件不是乙個迭代器。對，就是這樣！它是乙個可迭代物件，而不是乙個迭代器。這意味著它支援迭代，但我們不能直接對其進行迭代操作。那我們怎樣才能對它實施迭代呢？是時候學習下另乙個內建函式，iter。它將根據乙個可迭代物件返回乙個迭代器物件。這裡是我們如何使用它：
my_string = "yasoob"
my_iter = iter(my_string)
next(my_iter)
# output: 'y'
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