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。
迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。
字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：
list=[1,2,3,4]
it=iter(list)
printf(next(it))
printf(next(it))输出为：
1
2
list=[1,2,3,4]
it = iter(list) # 创建迭代器对象
for x in it:
print (x, end=" ")输出为：
1 2 3 4
import sys # 引入 sys 模块
list=[1,2,3,4]
it = iter(list) # 创建迭代器对象
while True:
try:
print (next(it))
except StopIteration:
sys.exit()输出结果：
1
2
3
4
next没有对象时会抛出异常，被捕获后，执行exit退出程序。
创建一个迭代器
把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 __iter__() 与 __next__() 。
如果你已经了解的面向对象编程，就知道类都有一个构造函数，Python 的构造函数为 __init__(), 它会在对象初始化的时候执行。
__iter__() 方法返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 __next__() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。
__next__() 方法（Python 2 里是 next()）会返回下一个迭代器对象。
创建一个返回数字的迭代器，初始值为 1，逐步递增 1：
举例
class MyNumbers:
def __iter__(self):
self.a = 1
return self
def __next__(self):
x = self.a
self.a += 1
return x
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))输出结果：
1
2
3
4
5
实现了两个方法，__iter__方法负责初始化，__next__方法负责定义迭代规则
StopIteration
StopIteration 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在 __next__() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。
生成器函数
生成器是Python中的一个对象
对这个对象进行操作，可以依次生产出生成器内部运算产生的数据；
函数体中包含yield关键字（代替return）。
生成器函数的定义举例：
def add():
for i in range(10):
yield i
g = add()
print(g) # <generator object add at 0x10f6110f8>
print(next(g)) # 0
print(next(g)) # 1
通过yield关键字定义一个生成器函数，这个生成器函数返回值就是一个生成器对象；
举例：
生成器函数可以使用next()迭代，且每次next()只会返回一次yield的值，然后暂停，
下次next()时，会在当前位置继续，如果没有元素可以迭代了，还执行next()，则需要给定一
个默认值，不给默认值会报错。
def gen():
print('111111')
yield '1'
print('222222')
yield '2'
print('333333')
yield '3'
g = gen()
print(g) # <generator object gen at 0x0026BBF0>
g1=next(g) # 111111
g2=next(g) # 222222
g3=next(g) # 333333
g4=next(g, 'over')
print(g1,g2,g3,g4) # 1 2 3 over
举例
如果在生成器函数中使用return，则终止迭代，不能得到返回值。
def gen():
print('111111')
yield '1'
print('222222')
return '2'
print('333333')
yield '3'
g = gen()
print(g) # <generator object gen at 0x0026BBF0>
g1=next(g) # 111111
g2=next(g) # 222222, 抛出异常
print(g1,g2) #
生成器函数的使用场景：
在生成器中使用死循环，不会一直执行，仍旧是执行多少次next()，返回多少个值。
# 死循环
def fun():
i = 0
while True:
i += 1
yield i
c = fun()
print(next(c)) # 1
print(next(c)) # 2
print(next(c)) # 3
print(next(c)) # 4
print(next(c)) # 5
生成器函数中的语法糖：
语法糖：没有给计算机语言添加新功能，而只是对人类来说更“甜蜜”的语法，把复杂的代码写的一看就恍然大明白
语法糖给程序员提供了更实用的编码方式，有益于更好的编码风格，更易读；
生成器的语法糖也就是生成器的一种语法，作用是使代码更加简洁，易懂
# 普通生成器函数way1
def way1():
for i in range(5):
yield i
# 带语法糖的生成器函数way2
def way2():
yield from range(5,9)
#循环输出way1
for i in way1():
print(i,end=" ") #0 1 2 3 4
#循环输出way2
for j in way2():
print(j,end=" ") #5 6 7 8
关于yield举例：
def echo(n):
while True:
n = yield n
g = echo(1)
print(next(g))
print(next(g))yield的机制是暂停运行过程输出当前结果并保留状态，状态包括上次终止的位置和终止时的 数值。下一次next()时从上一次终止的地方开始，因为yield之后没有任何语句，yield的返回值是none，所以n=none了,所以打印结果是None
综上：使用了生成器，在调用函数的时候不会一次性生成所有的元素，而是在每次调用 next() 才生成一个元素；而一次性返回全部结果的方式，在调用函数的时候就生成了所有元素，相比之下，更耗费内存和CPU。