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迭代器是一个实现了迭代器协议的对象，Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前进到下一结果，而在一系列结果的末尾是，则会引发StopIteration。
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。
常用的几个内建数据结构tuple、list、set、dict都支持迭代器，字符串也可以使用迭代操作。
你也可以自己实现一个迭代器，如上所述，只需要在类的__iter__方法中返回一个对象，这个对象拥有一个next()方法，这个方法能在恰当的时候抛出StopIteration异常即可。但是需要自己实现迭代器的时候不多，即使需要，使用生成器会更轻松。
#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 class test: def __init__(self, input_list): self.list = input_list self.i = 0 def __iter__(self): return self def next(self): if self.i == len(self.list): self.i = 0 raise StopIteration self.i += 1 return self.list[self.i - 1]
使用迭代器一个显而易见的好处就是：每次只从对象中读取一条数据，不会造成内存的过大开销。
例如：
/* 把文件一次加载到内存中，然后逐行打印。当文件很大时，这个方法的内存开销就很大了 */ for line in open("test.txt").readlines(): print line /* 这是最简单也是运行速度最快的写法，他并没显式的读取文件，而是利用迭代器每次读取下一行 */ for line in open("test.txt"): #use file iterators print line
生成器的编写方法和函数定义类似，只是在return的地方改为yield。
生成器中可以有多个yield。当生成器遇到一个yield时，会暂停运行生成器，返回yield后面的值。当再次调用生成器的时候，会从刚才暂停的地方继续运行，直到下一个yield。
生成器自身又构成一个迭代器，每次迭代时使用一个yield返回的值。
需要注意的是，生成器中不需要return语句，不需要指定返回值，在生成器中已经存在默认的返回语句
生成器表达式
(i for i in range(5)) // 返回迭代器 <generator object <genexpr> at 0x7ff3e8f0d960>
列表解析，返回list
[i for i in range(5)] // 返回list [0, 1, 2, 3, 4]
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原文地址：http://www.cnblogs.com/coder2012/p/4305935.html
