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。
可迭代对象
以直接作用于 for 循环的数据类型有以下几种：
一类是集合数据类型，如 list 、 tuple 、 dict 、 set 、 str 等；
一类是 generator ，包括生成器和带 yield 的generator function。
这些可以直接作用于 for 循环的对象统称为可迭代对象： Iterable 。
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：
而生成器不但可以作用于 for 循环，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 错误表示无法继续返回下一个值了。
迭代器
迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，知道所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退，不过这也没什么，因为人们很少在迭代途中往后退。
使用迭代器的优点
对于原生支持随机访问的数据结构（如tuple、list），迭代器和经典for循环的索引访问相比并无优势，反而丢失了索引值（可以使用内建函数enumerate()找回这个索引值）。但对于无法随机访问的数据结构（比如set）而言，迭代器是唯一的访问元素的方式。
另外，迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素，而在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合，比如几个G的文件，或是斐波那契数列等等。
迭代器更大的功劳是提供了一个统一的访问集合的接口，只要定义了iter()方法对象，就可以使用迭代器访问。
迭代器有两个基本的方法
next方法：返回迭代器的下一个元素
iter方法：返回迭代器对象本身
下面用生成斐波那契数列为例子，说明为何用迭代器
def fab(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
print b
a, b = b, a + b
n = n + 1
直接在函数fab(max)中用print打印会导致函数的可复用性变差，因为fab返回None。其他函数无法获得fab函数返回的数列。
def fab(max):
L = []
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
L.append(b)
a, b = b, a + b
n = n + 1
return L
代码满足了可复用性的需求，但是占用了内存空间，最好不要。
对比
for i in range(1000): pass
for i in xrange(1000): pass
前一个返回1000个元素的列表，而后一个在每次迭代中返回一个元素，因此可以使用迭代器来解决复用可占空间的问题
class Fab(object):
def __init__(self, max):
self.max = max
self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1
def __iter__(self):
return self
def next(self):
if self.n < self.max:
r = self.b
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
self.n = self.n + 1
return r
raise StopIteration()
执行
>>> for key in Fabs(5):
print key
1
1
2
3
5
Fabs 类通过 next() 不断返回数列的下一个数，内存占用始终为常数
使用迭代器
使用内建的工厂函数iter(iterable)可以获取迭代器对象：
>>> lst = range(5)
>>> it = iter(lst)
>>> it
<listiterator object at 0x01A63110>
使用next()方法可以访问下一个元素：
>>> it.next()
0
>>> it.next()
1
>>> it.next()
2
python处理迭代器越界是抛出StopIteration异常
>>> it.next()
3
>>> it.next
<method-wrapper 'next' of listiterator object at 0x01A63110>
>>> it.next()
4
>>> it.next()
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#27>", line 1, in <module>
it.next()
StopIteration
了解了StopIteration，可以使用迭代器进行遍历了
lst = range(5)
it = iter(lst)
try:
while True:
val = it.next()
print val
except StopIteration:
pass
结果
>>>
0
1
2
3
4
事实上，因为迭代器如此普遍，python专门为for关键字做了迭代器的语法糖。在for循环中，Python将自动调用工厂函数iter()获得迭代器，自动调用next()获取元素，还完成了检查StopIteration异常的工作。如下
>>> a = (1, 2, 3, 4)
>>> for key in a:
print key
1
2
3
4
首先python对关键字in后的对象调用iter函数迭代器，然后调用迭代器的next方法获得元素，直到抛出StopIteration异常。
定义迭代器
下面一个例子——斐波那契数列
class Fabs(object):
def __init__(self,max):
self.max = max
self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1 #特别指出：第0项是0，第1项是第一个1.整个数列从1开始
def __iter__(self):
return self
def next(self):
if self.n < self.max:
r = self.b
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
self.n = self.n + 1
return r
raise StopIteration()
print Fabs(5)
for key in Fabs(5):
print key
结果
<__main__.Fabs object at 0x01A63090>
1
1
2
3
5
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
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。
• 目的是在使用集合的时候，减少占用的内容。
