生成器，可迭代对象，迭代器解析

• 首先，list，tuple，dict，set，str这些数据类型，这肯定是在事物发展中创建出来的一些很实用的数据类型，没啥好说的；
• 然后，为了创建list的方便，引入了列表生成式这个语法：[ a  for  a  in b   if   c  ]
• 然后，通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问 前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器generator。创建的方法就是将[] 变成()
• 以上两种：list，tuple，dict，set  ，str  和   generator 以及generator函数，都叫可迭代对象。  可迭代对象就是可以通过   for...in...来进行遍历的对象。用for...in...来进行遍历是因为有些对象，并没有下标，只是一些东西的集合体，比如一个dict，所以要想遍历它就通过for...in...吧。。。此时，这个东西就叫可迭代对象
• 然后，可以看出，生成器 generator是为了惰性计算的需求。而有此惰性计算功能的对象就叫迭代器， list，tuple，dict，set  ，str虽然可以用for...in...来进行遍历，但其并没有惰性计算的特性：就是需要的时候再计算。不过，这些数据类型要想变成迭代器可以通过iter()函数
• 至此，我理解的生成器，可迭代对象，迭代器的关系以及作用就结束了。