迭代器（iterator）与生成器（generator）
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迭代器
迭代器：它是一个带状态的对象，调用next()方法的时候返回容器中的下一个值，任何实现了iter和next()（python2中实现next()）方法的对象都是迭代器，iter返回迭代器自身，next返回容器中的下一个值，如果容器中没有更多元素了，则抛出StopIteration异常。
容器：把多个元素组织在一起的数据结构，容器中的元素可以逐个地迭代获取，可以用in, not in关键字判断元素是否包含在容器中。通常这些数据结构直接把所有元素存放在内存中。
可迭代对象（iterable）：但凡是可以返回一个迭代器的对象都可称之为可迭代对象。例如内置的list、dict、set等数据结构属于可迭代对象。
实现一个迭代器的方法- 为容器对象添加 iter() 和 next() 方法（Python 2.7 中是 next()）；iter() 返回迭代器对象本身 self，next() 则返回每次调用 next() 或迭代时的元素；
- 内置函数 iter() 将可迭代对象转化为迭代器
- 生成器（generator）。特殊的迭代器，生成器通过 yield 语句（即通过 yield 语句将普通函数变成生成器）快速生成迭代器，省略了复杂的 iter() & next() 方式。
#简单示例
>>> list1=[1,2,3,4]
>>> list_iterator=iter(list1)
>>> list1
[1, 2, 3, 4]
>>> list_iterator
<list_iterator object at 0x0227B7F0>
>>> next(list_iterator)
1
>>> next(list_iterator)
2
>>> next(list_iterator)
3
>>> next(list_iterator)
4
>>> next(list_iterator)
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#13>", line 1, in <module>
next(list_iterator)
StopIteration
>>>
示例2：自定义迭代器：实现斐波那契数列
在数学上，斐波纳契数列以如下被以递归的方法定义：F(0)=0，F(1)=1, F(n)=F(n-1)+F(n-2)（n>=2，n∈N*）
>>> from itertools import islice
>>> class Fibonacci:
def __init__(self):
self.f0=0
self.f1=1
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
value=self.f1
self.f1+=self.f0
self.f0=value
return value
>>> f = Fibonacci()
>>> list(islice(f, 0, 10))
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
>>>
示例3：用生成器的方式实现斐波那契数列
>>> def Fibonacci():
f0,f1=0,1
while True:
yield f1
f0,f1=f1,f0+f1
>>> f = Fibonacci()
>>> list(islice(f, 0, 10))
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
>>>
迭代器不会预先将所有元素加载在内存中，只有当它被调用时，才会真正返回值
