这篇文章涵盖了两者之间的许多细节差异，但想在两者之间的概念差异上添加一些东西:

[…GoF书中定义的迭代器从集合中检索项，而生成器可以“凭空”生成项。这就是为什么斐波那契序列生成器是一个常见的例子:无限级数的数字不能存储在一个集合中。

Ramalho,卢西亚诺。流利的Python(第415页)。O ' reilly媒体。Kindle版。

当然，它并没有涵盖所有的方面，但我认为它给出了一个很好的概念，当一个人是有用的。

每个人都有一个非常漂亮和冗长的答案，我真的很感激。我只是想给那些在概念上还不太清楚的人一个简短的回答:

If you create your own iterator, it is a little bit involved - you have to create a class and at least implement the iter and the next methods. But what if you don't want to go through this hassle and want to quickly create an iterator. Fortunately, Python provides a short-cut way to defining an iterator. All you need to do is define a function with at least 1 call to yield and now when you call that function it will return "something" which will act like an iterator (you can call next method and use it in a for loop). This something has a name in Python called Generator

希望这能澄清一点。

迭代器是使用next()方法获取序列的以下值的对象。

生成器是使用yield关键字生成或生成值序列的函数。

由生成器函数(下面的ex: foo())返回的生成器对象(下面的ex: f)上的每个next()方法调用，都会生成序列中的下一个值。

当调用生成器函数时，它返回一个生成器对象，甚至不需要开始执行该函数。当第一次调用next()方法时，函数开始执行，直到到达yield语句，该语句返回yield值。收益率会跟踪发生了什么，也就是说，它会记住最后一次执行。其次，next()调用从前一个值开始。

下面的示例演示生成器对象上yield和对next方法的调用之间的相互作用。

>>> def foo():
...     print("begin")
...     for i in range(3):
...         print("before yield", i)
...         yield i
...         print("after yield", i)
...     print("end")
...
>>> f = foo()
>>> next(f)
begin
before yield 0            # Control is in for loop
0
>>> next(f)
after yield 0             
before yield 1            # Continue for loop
1
>>> next(f)
after yield 1
before yield 2
2
>>> next(f)
after yield 2
end
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

这篇文章涵盖了两者之间的许多细节差异，但想在两者之间的概念差异上添加一些东西:

[…GoF书中定义的迭代器从集合中检索项，而生成器可以“凭空”生成项。这就是为什么斐波那契序列生成器是一个常见的例子:无限级数的数字不能存储在一个集合中。

Ramalho,卢西亚诺。流利的Python(第415页)。O ' reilly媒体。Kindle版。

当然，它并没有涵盖所有的方面，但我认为它给出了一个很好的概念，当一个人是有用的。

生成器函数，生成器对象，生成器:

Generator函数就像Python中的常规函数一样，但它包含一个或多个yield语句。Generator函数是一个很好的工具，可以尽可能简单地创建Iterator对象。generator函数返回的Iterator对象也称为generator对象或generator。

在这个例子中，我创建了一个Generator函数，它返回一个Generator对象< Generator对象fib at 0x01342480>。就像其他迭代器一样，Generator对象可以在for循环中使用，也可以与从Generator返回下一个值的内置函数next()一起使用。

def fib(max):
    a, b = 0, 1
    for i in range(max):
        yield a
        a, b = b, a + b
print(fib(10))             #<generator object fib at 0x01342480>

for i in fib(10):
    print(i)               # 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34


print(next(myfib))         #0
print(next(myfib))         #1
print(next(myfib))         #1
print(next(myfib))         #2

因此，生成器函数是创建Iterator对象的最简单方法。

迭代器:

每个生成器对象都是迭代器，反之亦然。如果自定义迭代器对象的类实现了__iter__和__next__方法(也称为迭代器协议)，则可以创建自定义迭代器对象。

然而，使用生成器函数来创建迭代器要容易得多，因为它们简化了迭代器的创建，但是自定义迭代器给了你更多的自由，你也可以根据你的需求实现其他方法，如下面的例子所示。

class Fib:
    def __init__(self,max):
        self.current=0
        self.next=1
        self.max=max
        self.count=0

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.count>self.max:
            raise StopIteration
        else:
            self.current,self.next=self.next,(self.current+self.next)
            self.count+=1
            return self.next-self.current

    def __str__(self):
        return "Generator object"

itobj=Fib(4)
print(itobj)               #Generator object

for i in Fib(4):  
    print(i)               #0 1 1 2

print(next(itobj))         #0
print(next(itobj))         #1
print(next(itobj))         #1

迭代器和生成器之间的区别是什么?举一些例子来说明你在什么时候使用每种情况会很有帮助。

总结:迭代器是具有__iter__和__next__ (Python 2中的next)方法的对象。生成器提供了一种简单的内置方法来创建iterator实例。

包含yield的函数仍然是一个函数，当调用它时，返回一个生成器对象的实例:

def a_function():
    "when called, returns generator object"
    yield

生成器表达式也返回一个生成器:

a_generator = (i for i in range(0))

有关更深入的阐述和示例，请继续阅读。

Generator是一个迭代器

具体来说，generator是迭代器的子类型。

>>> import collections, types
>>> issubclass(types.GeneratorType, collections.Iterator)
True

我们可以通过几种方式创建生成器。一种非常常见和简单的方法是使用函数。

具体来说，包含yield的函数是一个函数，当调用它时，返回一个生成器:

>>> def a_function():
        "just a function definition with yield in it"
        yield
>>> type(a_function)
<class 'function'>
>>> a_generator = a_function()  # when called
>>> type(a_generator)           # returns a generator
<class 'generator'>

生成器也是一个迭代器:

>>> isinstance(a_generator, collections.Iterator)
True

迭代器是可迭代对象

迭代器是可迭代对象，

>>> issubclass(collections.Iterator, collections.Iterable)
True

它需要一个返回迭代器的__iter__方法:

>>> collections.Iterable()
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#79>", line 1, in <module>
    collections.Iterable()
TypeError: Can't instantiate abstract class Iterable with abstract methods __iter__

一些可迭代对象的例子是内置元组、列表、字典、集合、冻结集、字符串、字节字符串、字节数组、范围和memoryview:

>>> all(isinstance(element, collections.Iterable) for element in (
        (), [], {}, set(), frozenset(), '', b'', bytearray(), range(0), memoryview(b'')))
True

迭代器需要一个next或__next__方法

在Python 2中:

>>> collections.Iterator()
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#80>", line 1, in <module>
    collections.Iterator()
TypeError: Can't instantiate abstract class Iterator with abstract methods next

在Python 3中:

>>> collections.Iterator()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: Can't instantiate abstract class Iterator with abstract methods __next__

我们可以使用iter函数从内置对象(或自定义对象)中获取迭代器:

>>> all(isinstance(iter(element), collections.Iterator) for element in (
        (), [], {}, set(), frozenset(), '', b'', bytearray(), range(0), memoryview(b'')))
True

当你试图使用for循环对象时，__iter__方法会被调用。然后在迭代器对象上调用__next__方法，为循环取出每一项。迭代器在耗尽它时抛出StopIteration，此时它不能被重用。

来自文档

从内置类型文档的迭代器类型部分的生成器类型部分:

Python的生成器提供了一种实现迭代器协议的方便方法。如果容器对象的__iter__()方法被实现为生成器，它将自动返回一个迭代器对象(技术上，一个生成器对象)，提供__iter__()和next() [__next__() in python3]方法。关于生成器的更多信息可以在yield表达式的文档中找到。

(强调)。

从这里我们了解到generator是一种(方便的)迭代器类型。

迭代器对象示例

您可以通过创建或扩展自己的对象来创建实现Iterator协议的对象。

class Yes(collections.Iterator):

    def __init__(self, stop):
        self.x = 0
        self.stop = stop

    def __iter__(self):
        return self

    def next(self):
        if self.x < self.stop:
            self.x += 1
            return 'yes'
        else:
            # Iterators must raise when done, else considered broken
            raise StopIteration

    __next__ = next # Python 3 compatibility

但是简单地使用Generator更容易做到这一点:

def yes(stop):
    for _ in range(stop):
        yield 'yes'

或者更简单，生成器表达式(类似于列表推导式):

yes_expr = ('yes' for _ in range(stop))

它们都可以以同样的方式使用:

>>> stop = 4             
>>> for i, y1, y2, y3 in zip(range(stop), Yes(stop), yes(stop), 
                             ('yes' for _ in range(stop))):
...     print('{0}: {1} == {2} == {3}'.format(i, y1, y2, y3))
...     
0: yes == yes == yes
1: yes == yes == yes
2: yes == yes == yes
3: yes == yes == yes

结论

当需要将Python对象扩展为可迭代的对象时，可以直接使用Iterator协议。

然而，在绝大多数情况下，您最适合使用yield来定义返回Generator Iterator的函数或考虑Generator expression。

最后，请注意生成器作为协程提供了更多的功能。我在回答“yield”关键字做什么?”时，深入地解释了Generators和yield语句。