迭代器
迭代器协议：
对象需要提供next()方法，它要么返回迭代中的下一项，要么就引起一个StopIteration异常，以终止迭代。
可迭代对象：
实现了迭代器协议对象。list、tuple、dict都是Iterable（可迭代对象），但不是iteration（迭代器对象）。但可以使用内建函数iter()，把这些都变成iteration（迭代器对象）。
为什么在python中，文件还可以使用for循环进行遍历呢？这是因为，在python中，文件对象实现了迭代器协议，for循环并不知道它遍历的是一个文件对象，它只管使用迭代器协议访问对象即可。正是由于python的文件对象实现了迭代器协议，我们才得以使用如此方便的方式访问文件，如下所示：
>>>hasattr(open(__file__),'__iter__')
True
为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator？
1.Python的Iterator对象表示的是一个数据流，虽然这个数据流看做是一个有序序列，但是元素的获得只能通过next()，因为Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。
2.而list、dict、str等数据类型，提供了对元素更加方便的操作，可以直接获取元素，提前知道序列的长度。
3.但是，iterator也有好处，它可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。
生成器
1.两种产生方式：
①生成器函数：
常规函数定义，但是，使用yield语句而不是return语句返回结果。yield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
defhello():
for i in range(3):
yield i*i
for i in hello():
print i
注意：在函数hello被调用的时候，返回的是生成器；只有在第一次next()的时候才会从头执行函数直到碰到yield，之后继续从上次yield这一句之后继续执行，直到不满足条件，没有值可以获得。
②生成器表达式：
类似于列表推导，只不过是把一对大括号[]变换为一对小括号()。但是，生成器表达式是按需产生一个生成器结果对象，要想拿到每一个元素，就需要循环遍历。
>>>gen = (i*i for i in range(3))
2.好处
①延迟操作。也就是在需要的时候才产生结果，不是立即产生结果。
例如：
print sum( [ i for i in range(10000000000) ])
print sum( i for i in range(10000000000) )
第一种方式很容易出现电脑卡死，因为会一次性将list中的内容加载到内存中
②简化代码，提高代码可读性
def hello(text):
result = []
if text:
result.append(0)
for index,letter in enumerate(text,1):
if letter ==' ':
result.append(index)
return result
def hello(text):
if text:
yield0
for index,letter in enumerate(text,1):
if letter ==' ':
yield index
注意：不使用生成器的时候，对于每次结果，我们首先看到的是result.append(index)，其次，才是index。也就是说，我们每次看到的是一个列表的append操作，只是append的是我们想要的结果。使用生成器的时候，直接yield index，少了列表append操作的干扰，我们一眼就能够看出，代码是要返回index。
3.注意事项
生成器只能遍历一次，第二次遍历的时候返回空
4.深入理解
①与函数比较：生成器函数和常规函数几乎是一样的。它们都是使用def语句进行定义，差别在于，生成器使用yield语句返回一个值，而常规函数使用return语句返回一个值。
②与迭代器关系：会自动实现迭代器协议，以便应用到迭代背景中（如for循环，sum函数）。由于生成器自动实现了迭代器协议，所以，我们可以调用它的next方法，并且，在没有值可以返回的时候，生成器自动产生StopIteration异常。生成器是一种迭代器
③挂起状态：生成器使用yield语句返回一个值。yield语句挂起该生成器函数的状态，保留足够的信息，以便之后从它离开的地方继续执行
5.应用场景：
1.你不需要重复读这些值
2.你可能有海量的子节点，但是不希望将所有节点放入内存
