我们已经知道，可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：
一类是集合数据类型，list，tuple，dict，set，str等；一类是generator，包括生成器和yield。这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：
>>> from collections import Iterable
>>> isintance([],Iterable)
True
>>> isinstance({},Iterable)
True
>>> isintance('abc', Iterable)
True
>>> isintance(100, Iterable)
False
可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterable。
可以使用isintance()判断一个对象是否是Iterator对象：
>>> from collections import Iterator
>>> isinstance ((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isintance ([], Iterator)
False
>>> isintance({}, Iterator)
False
>>> isintance('abc', Iterator)
False
生成器都是Iterator对象，但list，dict，str虽然是Iterable，却不是Iterator。
把list，dict，str，等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：
>>> isinstance(iter[], Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
python的Iterator对象是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，知道没有数据抛出。可以吧这个数据流看成是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以，Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才计算。
python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的：
for x in [1,2,3,4,5]:
pass
实际上完全等价于：
# 首先获得Iterator对象：
it = iter([1,2,3,4,5])
# 循环：
while True:
try:
#获得下一个值：
x = next(it)
except StopIteration:
# 遇到StopIterator就退出循环
break
