想说一句题外话，很长一段时间我都没弄懂迭代跟遍历的关系
后来前辈跟我：遍历是目的，迭代是手段，我才恍然大悟，哈哈哈哈哈
1， 可迭代对象
所有Python 程序员都知道，序列可以迭代, 下面说明具体原因:
(1)检查对象是否实现了__iter__方法，如果实现了就调用它，获取一个迭代器（什么是迭代器，下面会讲）。
(2)如果没有实现__iter__方法，但实现了__getitem__方法，Python会创建一个迭代器，尝试按顺序
(从索引0开始)获取元素。
(3)如果尝试失败，Python跑出TpyeError异常，通常会提示“C object is not iterable”（C 对象不可迭代），
其中C 是目标对象所属的类。
任何Python序列都可迭代的原因是，它们都实现了__getitem__方法。其实，标准的序列也都实现了__iter__方法。
在从Python3.4开始，检查对象x能否迭代，最准确的方法是：调用iter(x)函数，如果不可迭代，在处理TypeError异常。
这是比使用isinstance(x, abc.Iteradble)更准确， 因为iter(x) 函数会考虑到遗留的__getitem__方法，
而abc.Iterable类则不考虑。
可迭代的对象:
使用iter 内置函数可以获取迭代器的对象。如果对象实现了能返 回迭代器的__iter__ 方法，那么对象就是可迭代的。
序列都可以迭 代；实现了__getitem__ 方法，而且其参数是从零开始的索引，这种 对象也可以迭代。
2，迭代器
创建一个迭代器
我们要明确可迭代的对象和迭代器之间的关系：Python从可迭代的对象中获取迭代器。
下面是一个简单的 for 循环，迭代一个字符串。这里，字符串 'ABC' 是可迭代的对象。背后是有迭代器的，只不过我们看不到：
如果没有for语句，就必须要用while 循环模拟，要写成想下面这样：
(1)使用可迭代的对象构建迭代器it。
(2)不断在迭代器上调用next函数，或许下一个字符。
(3)如果没有字符了，迭代器会跑出StopIteration异常。
(4)释放对it的引用，即废弃迭代器对象。
(5)退出循环。
标准的迭代器接口有两个方法。
__next__
返回下一个可用的元素，如果没有元素了，跑出StopIteration异常。
__iter__
返回self, 以便在应该使用可迭代对象的地方使用迭代器，例如for循环中。
迭代器定义：
迭代器是这样的对象：实现了无参数的__next__ 方法，返回序列 中的下一个元素,
如果没有元素了，那么抛出StopIteration 异常。
Python 中的迭代器还实现了__iter__ 方法，因此迭代器也可以迭代。
因为内置的 iter(...) 函数会对序列做特殊处理，所以上面的Sentence类也可以迭代。
构建可迭代的对象和迭代器时经常会出现错误，原因是混淆了二者。要 知道，可迭代的对象有个__iter__ 方法,
每次都实例化一个新的迭代 器；而迭代器要实现__next__ 方法，返回单个元素，此外还要实现__iter__ 方法，返回迭代器本身。
因此，迭代器可以迭代，但是可迭代的对象不是迭代器。
可迭代的对象一定不能是自身的迭代器。也就是说，可迭代的对象 必须实现__iter__ 方法，但不能实现__next__ 方法。
另一方面，迭代器应该一直可以迭代。迭代器的__iter__ 方法应 该返回自身。
3，生成器
只要 Python 函数的定义体中有 yield 关键字，该函数就是生成器函 数。
调用生成器函数时，会返回一个生成器对象。也就是说，生成器函 数是生成器工厂。
用生成器实现最上面的Sentence类
再用惰性实现
4， 生成器表达式
生成器表达式可以理解为列表推导的惰性版本：不会迫切地构建列表， 而是返回一个生成器，按需惰性生成元素。
也就是说，如果列表推导是 制造列表的工厂，那么生成器表达式就是制造生成器的工厂。
简而言之，相对于列表推导式，用（）的就是生成器推导式
现在用生成器表达式实现Sentence类
itertools 中一些有用的生成器函数：
