python迭代器绝对可以说是python的一种语言机制，python语言基础上一大部分就是迭代器建立起来的，所以要学习它，并搞清楚迭代器的原理。

本文从迭代器协议说起，然后介绍为何说迭代器是python语言的基础，最后介绍generator这种迭代器。

python的迭代器协议

先回忆一下常规的迭代器，C++和JAVA的迭代器是和容器紧紧结合在一起的，容器返回一个迭代器，然后就可以用iter++去访问迭代器了。为了访问容器，需要一个迭代器对象。
python迭代器在概念上没有什么不同，和经典迭代器不同比较不同的是，python迭代器不一定非要和容器结合在一起，或者说不一定要代码来实现，很多工作都是由python解释器实现的。

怎样称之为一个迭代器呢？支持python迭代器协议即可

The iterator objects themselves are required to support the following two methods, which together form the *iterator protocol*:

<dl class="method">

<dt id="iterator.__iter__">`iterator.``__iter__`()</dt>

<dd>

Return the iterator object itself. This is required to allow both containers and iterators to be used with the [`for`](../reference/compound_stmts.html#for) and [`in`](../reference/expressions.html#in) statements..

</dd>

</dl>

<dl class="method">

<dt id="iterator.__next__">`iterator.``__next__`()</dt>

<dd>

Return the next item from the container. If there are no further items, raise the [`StopIteration`].

</dd>

</dl>

这是python标准文档摘出来的，第一句话就说了，遵循迭代器协议，只要遵循这个协议，python解释器可以在for in语句支持迭代操作。

迭代器是python语言的基础

考虑一下python的循环语句，有两种循环控制，一种是for，一种是while，问题是为何要while呢？

# for语句和迭代器紧密的结合在一起，可以说就是一个紧耦合，python的解释器把for和迭代器就栓在一起了
for i in iter:
    dosomething
# for搞不定的东西，例如说一直循环满足某个条件就退出
while condition:
    dosomething

这里按道理来讲，所有的while应该都能用for替代，怎么替代，就是按照语言本身的机制，实现condition的迭代器。但是还是用while比较直观。

对比一下go语言就更加清楚了，go语言只有for，没有while

// 一般型,对应于python for
for init; condition;then {}
// 条件型 对应于python while
for conditon {}
// 无限循环
for {}

go节省了一个while，但是重点不是节省了while，而是对比看python怎样把for和迭代器紧耦合在一起，成为语言的机制了。

看到这里，再去学习python数据结构就比较有感觉了，随便查看一下python的复合结构list\tuple\string\set\dict，这些数据结构的操作是不是都和迭代器紧密的结合在一起呢？
例如说可以用for in语句直接访问这些复合结构，解释器讲调用迭代器，把这些复合结构转迭代器，如果留意到这点，再去学习，你会很容易的对python更加深入一步。

例如说:

l = [1,2,3,4]
for i in l:
    print(i)

神奇的Generator

generator在python中，比较神奇。我用我的理解来说一下，generator是基于python堆栈技术的迭代器。也就是说这是一个两层结构，第一层是迭代器，下面那层是基于堆栈的一个特殊实现。

迭代器层

首先看下面代码：

def addOne(i):
    yield (i+1)

python解释器在遇到yield关键字的时候，给它穿上迭代器的协议的新衣，在for in语句中就可以使用这个迭代器了。一个yield相当于一步next操作，注意，只是一步。

堆栈实现层

这个在segmentfault.com/a/1190000011330511中有详细的解释
由于python迭代器是个程序，运行在堆中，所以不同于c, python迭代器的堆栈也在堆中，堆栈中的调用是指向堆的，所以在遇到yield的时候，python解释器就直接生产生成器，而不是执行代码。

在这个层次，generator也有自己的操作，send，每次send就如同在操作next操作一样，所不同的是，send能传递给迭代器参数，当然第一个yield不能传递参数，第二个yield才可以。

没有详细介绍过多的generator的细节，只是想简单说明一下，不要被generator迷惑，它的本质技术不是迭代器，只是被封装的符合迭代器操作，这样更符合人的认知。更强大的是很符合人类的思考方式，可以在代码中需要的地方插入yield产生generator，符合人类的思考方式才是generator最强大之处。

总结

python的迭代器是python语言的基础，只要符合迭代器协议，python的解释器就会帮你建立迭代器。从抽象的意义上，python使用迭代器作为界面，python的各种数据结构，包括神奇的generator，都是在迭代器界面下的一种迭代器的实现。