本文摘錄自廖雪峯python教程 ，作爲學習筆記之用。如有侵權，請聯繫刪除。
生成器
通過列表生成式，我們可以直接創建一個列表。但是，受到內存限制，列表容量肯定是有限的。而且，創建一個包含100萬個元素的列表，不僅佔用很大的存儲空間，如果我們僅僅需要訪問前面幾個元素，那後面絕大多數元素佔用的空間都白白浪費了。
所以，如果列表元素可以按照某種算法推算出來，那我們是否可以在循環的過程中不斷推算出後續的元素呢？這樣就不必創建完整的list，從而節省大量的空間。在Python中，這種一邊循環一邊計算的機制，稱爲生成器：generator。
要創建一個generator，有很多種方法。第一種方法很簡單，只要把一個列表生成式的[]改成()，就創建了一個generator。
generator保存的是算法，每次調用next(g)，就計算出g的下一個元素的值，直到計算到最後一個元素，沒有更多的元素時，拋出StopIteration的錯誤。
定義generator的另一種方法。如果一個函數定義中包含yield關鍵字，那麼這個函數就不再是一個普通函數，而是一個generator。
迭代器
可以直接作用於for循環的數據類型有以下幾種：
一類是集合數據類型，如list、tuple、dict、set、str等；
一類是generator，包括生成器和帶yield的generator function。
這些可以直接作用於for循環的對象統稱爲可迭代對象：Iterable。
可以使用isinstance()判斷一個對象是否是Iterable對象.
而生成器不但可以作用於for循環，還可以被next()函數不斷調用並返回下一個值，直到最後拋出StopIteration錯誤表示無法繼續返回下一個值了。
可以被next()函數調用並不斷返回下一個值的對象稱爲迭代器：Iterator。表示一個惰性計算的序列。
可以使用isinstance()判斷一個對象是否是Iterator對象。
生成器都是Iterator對象，但list、dict、str雖然是Iterable，卻不是Iterator。
把list、dict、str等Iterable變成Iterator可以使用iter()函數。
爲什麼list、dict、str等數據類型不是Iterator？
這是因爲Python的Iterator對象表示的是一個數據流，Iterator對象可以被next()函數調用並不斷返回下一個數據，直到沒有數據時拋出StopIteration錯誤。可以把這個數據流看做是一個有序序列，但我們卻不能提前知道序列的長度，只能不斷通過next()函數實現按需計算下一個數據，所以Iterator的計算是惰性的，只有在需要返回下一個數據時它纔會計算。
Iterator甚至可以表示一個無限大的數據流，例如全體自然數。而使用list是永遠不可能存儲全體自然數的。
可以通過iter()函數將Iterable類型轉化爲一個Iterator類型。