1.迭代器协议是指：对象必须提供一个next（）方法，执行该方法要么返回迭代中的下一项，要么就引起一个stoplteration异常，以终止迭代（只能往后走，不能往前退）
2.可迭代对象：实现了迭代器协议的对象（如何实现：对象内部定义一个__iter__()方法）
3.协议是一种约定，可迭代对象实现了迭代器协议，python的内部工具（如for循环，sum，min，max函数等）使用迭代器协议访问对象
可迭代对象泛指一类对象，不是指的每一种对象，确切的说满足以下的条件的对象可以成为可迭代对象:
1. 对象实现了__iter__方法
2. __iter__方法返回了一个迭代器对象（即__iter__的作用）
我们比较容易理解的可迭代对象，比如说可以用for语句去遍历，实际for语句的内部实现应该就是首先调用对象的__iter__方法，获取一个迭代器对象，接着不停的调用迭代器对象的__next__方法，循环遍历取值。
迭代器包括这些条件:
1.对象实现了__next__方法
2.__next__方法返回了某个数值（当然一般情况下，我们需要的是返回这个对象的特定的数字，并且按照一定的顺序进行依次返回）
3.__next__方法需要在值取完的时候，抛出StopIteration的错误信息。
判断迭代器 ： isinstance([], Iterator)。
判断可迭代对象： isinstance([], Iterable)。
可迭代对象是 调用对象的__iter__方法能够返回迭代器对象的一种对象。
迭代器对象是实现了迭代器协议的对象。
迭代器应用
可以理解为一种数据类型，这种数据类型自动实现了迭代器协议（其他的数据类型需要调用自己的内置的__iter__方法），所以生成器就是可迭代对象
1.生成器函数：常规函数的定义，但是，使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次从它离开的地方继续执行
2.生成器表达式：类似于列表推导，但是，生成器返回按需产生结果的一个对象，而不是一次构建一个结果列表
Python使用生成器对延迟操作提供了支持。所谓延迟操作，是指在需要的时候才产生结果，而不是立即产生结果。这也是生成器的主要好处。
生成器小结：
a.是可迭代对象
b.实现了延迟计算，省内存
c.生成器本质和其他的数据类型一样，都是实现了迭代器协议，只不过生成器附加了一个延迟计算省内存的好处
原文：https://www.cnblogs.com/sunny0824/p/13693490.html