这篇博客中，我们来一起探索一下这个问题，在这个过程中，我们会介绍到迭代器、可迭代对象、生成器，更进一步的，我们会详细介绍他们的原理、异同。

在开始下面内容之前，我们先说说标题中的“迭代”一词。什么是迭代？我认为，迭代一个完整过程中的一个重复，或者说每一次对过程的重复称为一次“迭代”，而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值，举一个类比来说：一个人类家族的发展是一个完整过程，需要经过数代人的努力，每一代都会以接着上一代的成果继续发展，所以每一代都是迭代。

（1）怎么判断是否可迭代

作为一门设计语言，Python提供了许多必要的数据类型，例如基本数据类型int、bool、str，还有容器类型list、tuple、dict、set。这些类型当中，有些是可迭代的，有些不可迭代，怎么判断呢？

在Python中，我们把所有可以迭代的对象统称为可迭代对象，有一个类专门与之对应：Iterable。所以，要判断一个类是否可迭代，只要判断是否是Iterable类的实例即可。

所以，整型、布尔不可迭代，字符串、列表、字典、元组可迭代。

怎么让一个对象可迭代呢？毕竟，很多时候，我们需要用到的对象不止Python内置的这些数据类型，还有自定义的数据类型。答案就是实现__iter__()方法，只要一个对象定义了__iter__()方法，那么它就是可迭代对象。

结果输出为：

A()是可迭代对象吗： True

瞧，我们在__iter__()方法里面甚至没写任何东西，反正我们在类A中定义则__iter__()方法，那么，它就是一个可迭代对象。

重要的事情说3遍：

只要一个对象定义了__iter__()方法，那么它就是可迭代对象。

只要一个对象定义了__iter__()方法，那么它就是可迭代对象。

只要一个对象定义了__iter__()方法，那么它就是可迭代对象。

迭代器是对可迭代对象的改造升级，上面说过，一个对象定义了__iter__()方法，那么它就是可迭代对象，进一步地，如果一个对象同时实现了__iter__()和__next()__()方法，那么它就是迭代器。

来，跟我读三遍：

如果一个对象同时实现了__iter__()和__next()__()方法，那么它就是迭代器。

如果一个对象同时实现了__iter__()和__next()__()方法，那么它就是迭代器。

如果一个对象同时实现了__iter__()和__next()__()方法，那么它就是迭代器。

在Python中，也有一个类与迭代器对应：Iterator。所以，要判断一个类是否是迭代器，只要判断是否是Iterator类的实例即可。

结果输出如下：

B()是可迭代对象吗： True

B()是迭代器吗： True

可见，迭代器一定是可迭代对象，但可迭代对象不一定是迭代器。

所以整型、布尔一定不是迭代器，因为他们连可迭代对象都算不上。那么，字符串、列表、字典、元组是迭代器吗？猜猜！

惊不惊喜，意不意外，字符串、列表、字典、元组都不是迭代器。那为什么它们可以在for循环中遍历呢？而且，我想，看到这里，就算你已经可以在形式上区分可迭代对象和迭代器，但是你可能会问，这有什么卵用吗？确实，没多少卵用，因为我们还不知道__iter__()、__next__()到底是个什么鬼东西。

接下来，我们通过继续探究for循环的本质来解答这些问题。

说到__iter__()和__next__()方法，就很有必要介绍一下iter()和next()方法了。

（1）iter()与__iter__()

__iter__()的作用是返回一个迭代器，虽然上面说过，只要实现了__iter__()方法就是可迭代对象，但是，没有实现功能（返回迭代器）总归是有问题的，就像一个村长，当选之后，那就是村长了，但是如果尸位素餐不做事，那总是有问题的。

__iter__()方法毕竟是一个特殊方法，不适合直接调用，所以Python提供了iter()方法。iter()是Python提供的一个内置方法，可以不用导入，直接调用即可。

运行结果如下：

对A类对象调用iter()方法前，a是迭代器吗： False

A类的__iter__()方法被调用

对A类对象调用iter()方法后，a1是迭代器吗： True

对B类对象调用iter()方法前，b是迭代器吗： True

B类的__iter__()方法被调用

对B类对象调用iter()方法后，b1是迭代器吗： True

对于B类，因为B类本身就是迭代器，所以可以直接返回B类的实例，也就是说self，当然，你要是返回其他迭代器也没毛病。对于类A，它只是一个可迭代对象，__iter__()方法需要返回一个迭代器，所以返回了B类的实例，如果返回的不是一个迭代器，调用iter()方法时就会报以下错误：

TypeError: iter() returned non-iterator of type 'A'

（2）next()与__next__()

__next__()的作用是返回遍历过程中的下一个元素，如果没有下一个元素则主动抛出StopIteration异常。而next()就是Python提供的一个用于调用__next__()方法的内置方法。

下面，我们通过next()方法来遍历一个list：

因为列表只是可迭代对象，不是迭代器，所以对list_1直接调用next()方法会产生异常。对list_1调用iter()后就可以获得是迭代器的list_2，对list_2每一次调用next()方法都会取出一个元素，当没有下一个元素时继续调用next()就抛出了StopIteration异常。

A类实例化出来的实例a只是可迭代对象，不是迭代器，调用iter()方法后，返回了一个B类的实例a1，每次对a1调用next()方法，都用调用B类的__next__()方法。

接下来，我们用for循环遍历一下A类实例：

通过for循环对一个可迭代对象进行迭代时，for循环内部机制会自动通过调用iter()方法执行可迭代对象内部定义的__iter__()方法来获取一个迭代器，然后一次又一次得迭代过程中通过调用next()方法执行迭代器内部定义的__next__()方法获取下一个元素，当没有下一个元素时，for循环自动捕获并处理StopIteration异常。如果你还没明白，请看下面用while循环实现for循环功能，整个过程、原理都是一样的：

如果一个函数体内部使用yield关键字，这个函数就称为生成器函数，生成器函数调用时产生的对象就是生成器。生成器是一个特殊的迭代器，在调用该生成器函数时，Python会自动在其内部添加__iter__()方法和__next__()方法。把生成器传给 next() 函数时， 生成器函数会向前继续执行， 执行到函数定义体中的下一个 yield 语句时， 返回产出的值， 并在函数定义体的当前位置暂停， 下一次通过next()方法执行生成器时，又从上一次暂停位置继续向下……，最终， 函数内的所有yield都执行完，如果继续通过yield调用生成器， 则会抛出StopIteration 异常——这一点与迭代器协议一致。

可以看到，生成器的执行机制与迭代器是极其相似的，生成器本就是迭代器，只不过，有些特殊。那么，生成器特殊在哪呢？或者说，有了迭代器，为什么还要用生成器？