我们已经知道，可以直接作用于 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。
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。
*可以被 next() 函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器： Iterator。
可以使用 isinstance()判断一个对象是否是 Iterator对象：
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：
你可能会问，为什么 list、 dict、 str等数据类型不是 Iterator？
这是因为Python的 Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被 next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出 StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过 next()函数实现按需计算下一个数据，所以 Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。
Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。
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，它们表示一个惰性计算的序列；
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。
Python的 for循环本质上就是通过不断调用 next()函数实现的，例如：
实际上完全等价于：
Original: https://www.cnblogs.com/fjfsu/p/15660001.html
Author: J.FengS
Title: 迭代器与生成器并行
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