迭代：可以理解成迴圈，迭代一次，迴圈一次
根據所學知識我們知道，直接作用於for迴圈的資料型別有：
一是集合資料型別，如str ， list， tuple, dict, set等
一類是generator，如，生成器和帶yield的generator function
這些可以直接作用於for迴圈的物件統稱為可迭代物件 iterable，（聽到可迭代物件可以理解為可用for迴圈的物件）
可以用isinstance（） 判斷乙個物件是否為iterable物件：
from collections import iterableiterable
# 執行結果
isinstance('abv', iterable)
true # 執行結果
isinstance(1233， iterable)
false # 執行結果
isinstance((i for i in range(10))， iterable)
true # 執行結果
而生成器不但可以作用於fou迴圈，還可以被next（）不斷呼叫並返回下乙個值，知道最後丟擲stopiteration錯誤表示無法繼續。
所以生成器只是迭代器的一種，而且不只是生成器可以被next（）呼叫，自己寫的乙個不是生成器的東西也可以被next（）呼叫。
可以用isinstance（） 判斷乙個物件是否為iterabor物件：
from collections import iteratorisinstance('abv', iterator)
false # 執行結果
isinstance(1233， iterator)
false # 執行結果
isinstance(， iterator)
false # 執行結果
isinstance({}， iterator)
false # 執行結果
isinstance((i for i in range(10))， iterator)
true # 執行結果
生成器都是iterabor物件，而list, str, dict 都只是iterable，而不是 iterator，把list, str, dict等iterable變成iterator，可以使用iter（）函式：
isinstance(iter()， iterator)true # 執行結果
isinstance(iter({})， iterator)
true # 執行結果
為什麼list，dict，str 等不是iterator，
因為再pyton中，iterator物件表示的是乙個資料流（沒有辦法判斷終點在**，無窮盡的，就是說產生這個資料的時候不知道什麼時候結束，比如說時間就是乙個時間流，而乙個列表，字串都是由一定長度的，字典是有一定大小的），形成乙個迭代器的時候，不需要管內容，他會一直往走，沒有終止條件。（也就是說如果乙個變數是乙個迭代器，len一下並不能算出他的長度）iterator物件可以被next()函式呼叫並不斷返回下乙個資料，直到沒有資料時丟擲stopiteration錯誤。可以把這個資料流看做是乙個有序序列，但我們卻不能提前知道序列的長度，只能不斷通過next()函式實現按需計算下乙個資料，所以iterator的計算是惰性的。
iterator甚至可以表示乙個無限大的資料流，例如全體自然數。而使用list是永遠不可能儲存全體自然數的。
總結：凡是可作用於for迴圈的物件都是iterable型別；
凡是可作用於next()函式的物件都是iterator型別，它們表示乙個惰性計算的序列；
集合資料型別如list、dict、str等是iterable但不是iterator，不過可以通過iter()函式獲得乙個iterator物件。
python3的for迴圈本質上就是通過不斷呼叫next()函式實現的，例如：
for x in [1, 2, 3, 4, 5]:pass
實際上完全等價於：
# 首先獲得iterator物件:it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 迴圈:
while true:
try:
# 獲得下乙個值:
x = next(it)
except stopiteration:
# 遇到stopiteration就退出迴圈
break
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