容器(container)、可迭代对象(iterable)、迭代器(iterator)、生成器(generator)
大多数容器都提供了某种方式来获取其中的每一个元素，但是这并不是容器本身提供的能力，而是可迭代对象赋予了容器的这种能力
可迭代对象（iterable）[可迭代对象的内部实现了__iter__方法，该方法返回一个迭代器对象]
>>> x = [1, 2, 3] >>> y = iter(x) >>> z = iter(x) >>> next(y) 1 >>> next(y) 2 >>> next(z) 1 >>> type(x) <class ‘list‘> >>> type(y) <class ‘list_iterator‘>
迭代器是具有迭代类型，比如list_iterator，set_iterator
举例说明：
x = [1, 2, 3]
for elem in x:
...
真实的情况是：
反编译该段代码，你可以看到解释器显示地调用GET_ITER指令，相当于调用iter(x)，FOR_ITER指令就是调用next()方法，不断地获取迭代器中的下一个元素，但是你没法直接从指令中看出来，因为他被解释器优化过了。
迭代器（itertor）
迭代器是一个带状态的对象，任何实现了__iter__ 和 __next__（python2中实现了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的元素，则抛出异常。
class Fib:
def __init__(self):
self.prev = 0
self.curr = 1
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
value = self.curr
self.curr += self.prev
self.prev = value
return value
>>> f = Fib()
>>> list(islice(f, 0, 10))
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
Fib既是一个可迭代对象（实现了__iter__方法），又是一个迭代器实现了（__next__方法），实例变量prev和curr用户维护迭代器内部的状态，每一次调用next()方法的时候做两件事：
1、为下一次调用next()方法修改状态
2、为当前这次调用生成返回结果
生成器（generator）
生成器是一种特殊的迭代器，不过这种迭代器显得更加优雅，生成器不需要写__iter__和__next__方法，只需要一个yield关键字。
生成器一定是迭代器（反之不成立）
生成器表达式（generator expression）
生成器表达式是列表推导式的生成器版本
>>> a = (x*x for x in range(10)) >>> a <generator object <genexpr> at 0x401f08> >>> sum(a) 285
总结：
* 容器是一系列元素的集合，str、list、set、dict、file、sockets都可以看作是容器
容器都是可以被迭代的
* 可迭代对象实现了__iter__ 方法，该方法返回一个迭代器对象
* 迭代器持有一个内部状态字段用户记录下次迭代返回值它实现了 __iter__ 和 __next__方法，迭代器不会一次性把所有的元素加载到内存，而是需要的时候才返回结果
* 生成器是一种特殊的迭代器，返回值是通过yeild
