什么是迭代器
相关概念定义
迭代器（Iterator）：
满足迭代协议的对象就是迭代器
iterator就是实现了Iteration Protocol的对象，这类对象都支持循环遍历的操作（for／while／支持迭代的函数list() sum()...）。
迭代协议（Iteration Protocol）：
内建函数iter()接收一个可迭代对象，并返回一个可迭代对象.
每次将这个可迭代对象传递给next()函数，都会返回它所包含的下一个元素，当迭代完最后一个元素时，就会触发StopIteration异常。
>>> x = iter([1, 2, 3])
>>> x
<listiterator object at 0x1004ca850>
>>> next(x)
1
>>> next(x)
2
>>> next(x)
3
>>> next(x)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration满足以上要求的对象，就是迭代器。
迭代隐含的操作
在每次的迭代语句中，python都会按照迭代协议去对迭代器进行迭代。其实，在实际执行中，python会进行一些其他的操作：
将需要迭代的对象作为参数传递给
iter函数iter返回一个迭代器对象每次循环则将返回的迭代器对象传递给
next函数循环至最后一个元素，触发
StopIteration
以for语句为例：
当我们在Python中执行循环语句for i in foo的时候，其背后的操作是：
foo = iter(foo)
next(foo)
next(foo)在python3中执行的是：foo.__next__()，在python2中则是：foo.next()
迭代器的实现
迭代器是用class来实现的。其中必需实现的有两个方法：__iter__、next(python2)/__next__(python3)。其中，__iter__必需返回一个迭代器对象，next则负责迭代逻辑并在迭代完毕时触发异常。
如下：
def Iter(object)
def __init__(self):
pass
def __iter__(self):
pass
def __next__(self): # python3
pass
def next(self): # python2
pass迭代器的特殊情况
迭代器的__iter__返回self
迭代器的__iter__方法需要返回的是一个具有next方法的可迭代对象。如果当__iter__返回的是self的话，就会产生其他意想不到的效果。
class yrange:
def __init__(self, n):
self.i = 0
self.n = n
def __iter__(self):
return self
def next(self):
if self.i < self.n:
i = self.i
self.i += 1
return i
else:
raise StopIteration()
class zrange:
def __init__(self, n):
self.i = 0
self.n = n
def __iter__(self):
return zrange(self.n)
def next(self):
if self.i < self.n:
i = self.i
self.i += 1
return i
else:
raise StopIteration()执行结果：
>>> y = yrange(5)
>>> list(y)
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> list(y)
[]
>>> z = zrange(5)
>>> list(z)
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> list(z)
[0, 1, 2, 3, 4]在yrange中，iter返回的是self，在执行list(y)时iter返回的都是同一个self，所以再次调用list(y)时只会触发结束迭代异常，列表中并无内容。
而在zrange中，每次执行list(z)时，iter都是返回一个新的迭代器zrange(self.n)，所以每次执行list(z)都得到完整的元素。
生成器的迭代
通常，对于数据量特别大的序列，我们会用生成器generator来代替容器对象container，这样可以利用lazy evaluable来节省内存开销。值得注意的是，生成器也是一个只能迭代一次的迭代器。
def grange(n):
i = 0
while i < n:
yield i
i += 1执行结果：
>>> glist = grange(10)
>>> list(glist)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> list(glist)
[]如果是利用便捷的生成器表达式也是一样：
>>> alist = (i for i in range(10))
>>> list(alist)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> list(alist)
[]要解决这个问题，可以将迭代器和生成器组合使用：
class Grange(object):
def __init__(self, n):
self.n = n
def __iter__(self):
for i in range(self.n):
yield i结果：
>>> glist = Grange(10)
>>> list(glist)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> list(glist)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]值得注意的是，平常我们利用到生成器的地方都是数据量特别大的情况，这个时候，其实应该尽量避免多次迭代生成器。我想这应该也是python没有支持对生成器多次迭代的特性的原因。
编程建议
在实际的编程中，往往需要在函数中多次迭代一个序列，如果这个序列是调用API得到的，而你又不能保证它是没有陷阱的迭代器时。可以在遍历迭代器的时候，加入一个判断语句，避免无法多次迭代的情况发生：
def iterator_checker(iterator):
assert iter(iterator) is not iter(iterator), "iter() return self"参考资料
<<Effective Python>>
