迭代器主要用于节省内存，迭代器可以迭代进行同样的操作。
比如迭代生成数据，那他就是一个数据容器，但是他是一个元素一个元素的生成，而不需要事先生成完整的序列，这就不需要很大的内存来存放这个序列，从而节省了内存。
迭代器是实现了__iter__和next方法的对象，iter返回迭代器自身，next读取下一个元素
创建迭代器
内建工厂函数-iter
i = iter(‘abc‘) print(type(i)) # <type ‘iterator‘> print i.next() # ‘a‘ print i.next() # ‘b‘ print i.next() # ‘c‘ # i.next() # Traceback (most recent call last): # File "<string>", line 1, in <string> # StopIteration:
读取完毕返回StopIteration
iter(func, sentinel) 如果是传递两个参数给 iter() , 它会重复地调用 func , 直到迭代器的下个值等于sentinel .func 是个迭代器
__iter__方法
i = list(‘abc‘).__iter__() print(type(i)) # <type ‘listiterator‘> print i.next() # ‘a‘ print i.next() # ‘b‘ print i.next() # ‘c‘ i.next() # StopIteration
手动创建
斐波那契数列
class Fib(object): def __init__(self): self.a, self.b = 0, 1 # 初始化两个计数器a，b def __iter__(self): return self # 实例本身就是迭代对象，故返回自己 def next(self): self.a, self.b = self.b, self.a + self.b # 计算下一个值 if self.a > 100000: # 退出循环的条件 raise StopIteration() return self.a # 返回下一个值 生成值 for n in Fib(): print n # Fib()类返回迭代对象，for循环调用next方法 # 1 2 3 ...46368 75025
Python内置了一个模块itertools，包含了很多函数用于creating iterators for efficient looping（创建更有效率的循环迭代器）。
# encoding:utf-8 __author__ = ‘HP‘ ### 生成无限序列 from itertools import count counter = count(start=13) print next(counter) # 13 print next(counter) # 14 ### 从一个有限序列生成无限序列 from itertools import cycle colors = cycle([‘red‘, ‘white‘, ‘blue‘]) print next(colors) # ‘red‘ print next(colors) # ‘white‘ print next(colors) # ‘blue‘ print next(colors) # ‘red‘ ### 从无限序列中生成有限序列 from itertools import islice colors = cycle([‘red‘, ‘white‘, ‘blue‘]) # infinite limited = islice(colors, 0, 4) # finite for x in limited: print(x) # red # white # blue # red
具体请百度
原文：https://www.cnblogs.com/yanshw/p/10695867.html