1生成器是特殊的迭代器，
2爹带起有个特点是能调用next和iter方法。(py2和py3中略有不同，py2的方法名是__iter__和next(),而py3中的方法名是__iter__和__next__)
3含有iter方法的是可迭代对象，并且该iter方法会返回iter和next方法均具备的迭代器。list就是是可迭代对象，但是list等并不是迭代器，因为他没有内置next方法
4 for xxx in list ，这里有一个隐式转化，会先将list转为迭代器
>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x104feab40>
也就是说[x for x in range(10)]是列表，(x for x in range(10))是生成器
生成器有两种实现方式:一种是上述这个，一种是有yield语句的函数
特别的[x for x in range(10) if x>5]结果是[6,7,8,9]
可迭代对象和迭代器:
可迭代对象内包含__iter__方法，该方法返回迭代器。
而迭代器是包含next方法和__iter__方法，__iter_方法返回其自身(经测试不包含__iter__不行)
可迭代对象:
class Iterable_:
def __iter__(self):
print ("haha")
return iter([1, 2, 3])
for i in Iterable_():
print "iterable:" + str(i)
#输出
haha
iterable:1
iterable:2
iterable:3
迭代器是:
class Iterator_:
def __init__(self, s, e):
self.current = s
self.end = e
def __iter__(self):
return self
def next(self):
if self.current < self.end:
self.index = self.current
self.current += 1
return self.index
else:
raise StopIteration
it = Iterator_(5, 8)
for i in it:
print "iterator:" + str(i)
#never print
for i in it:
print "second iterator:" + str(i)
#print again
it = Iterator_(5, 8)
for i in it:
print "second iterator:" + str(i)
#输出
iterator:5
iterator:6
iterator:7
second iterator:5
second iterator:6
second iterator:7
总结一下:迭代器和生成器均含有iter()和next()，其中iter方法是返回其自身。二者的区别是迭代器需要我们手动创建类，类中要实现iert和next方法，迭代器就是该类的对象。而生成器就要简单一些，不必实现以上二者方法，只需要将一个函数的return改为yield，那么该函数返回的将是一个生成器，或者可以用生成式生成。而可迭代对象是只含有iter()，并且这个iter的功能是返回一个迭代器
生成器在python2,python3中的区别，原因未知:
在python2中，定义生成器的函数中，不能return某个值，包括None值也不行，比如return 1,return None，只可以单独一个return，后面不接任何返回值
而在python3中却没有这方面的避讳，但是没什么意义，因为在用for循环的时候，无法拿到我们定义的返回值，除非，我们捕获StopIteration异常
1 def fib(max): 2 n= 0 3 b=1 4 while n < max: 5 yield b 6 n = n + 1 7 return 'done' 8 for i in fib(3): 9 print (i)10 11 """输出结果：12 113 114 115 """16 #除非我们捕获异常：17 g = fib(3)18 while True:19 try:20 x = next(g)21 print(x)22 except StopIteration as e:23 print('Generator return value:', e.value)24 break25 26 """输出结果：27 128 129 130 Generator return value: done31 """