迭代是一个通用术语，指一个接一个地获取某物的每一项。任何时候使用循环，显式或隐式，遍历一组项，这就是迭代。

在Python中，iterable和iterator有特定的含义。

iterable是一个具有__iter__方法的对象，该方法返回一个迭代器，或者定义了__getitem__方法，该方法可以接受从0开始的顺序索引(并在索引不再有效时引发IndexError)。iterable是一个你可以从中获取迭代器的对象。

迭代器是具有next (Python 2)或__next__ (Python 3)方法的对象。

无论何时在Python中使用for循环、map或列表推导式等，都会自动调用下一个方法从迭代器中获取每一项，从而完成迭代过程。

开始学习的一个好地方是教程的迭代器部分和标准类型页面的迭代器类型部分。在您理解了基础知识之后，请尝试函数式编程HOWTO中的迭代器部分。

我不知道这是否对任何人都有帮助，但我总是喜欢在脑子里把概念形象化，以便更好地理解它们。所以，就像我有一个小儿子一样，我用砖块和白纸来想象迭代器/迭代器的概念。

Suppose we are in the dark room and on the floor we have bricks for my son. Bricks of different size, color, does not matter now. Suppose we have 5 bricks like those. Those 5 bricks can be described as an object – let’s say bricks kit. We can do many things with this bricks kit – can take one and then take second and then third, can change places of bricks, put first brick above the second. We can do many sorts of things with those. Therefore this bricks kit is an iterable object or sequence as we can go through each brick and do something with it. We can only do it like my little son – we can play with one brick at a time. So again I imagine myself this bricks kit to be an iterable.

现在请记住，我们是在一个黑暗的房间里。或者几乎是黑暗的。问题是我们看不清这些砖，它们是什么颜色，什么形状等等。所以即使我们想对它们做些什么——也就是迭代它们——我们也不知道要做什么，怎么做，因为太暗了。

我们能做的是靠近第一块砖-作为一个砖套件的元素-我们可以放一张白色荧光纸，以便我们看到第一块砖元素在哪里。每次我们从工具箱中取出一块砖，我们就把这张白纸换成下一块砖，这样就能在黑暗的房间里看到它。这张白纸只不过是一个迭代器。它也是一个对象。而是一个我们可以使用可迭代对象中的元素的对象——bricks工具包。

顺便说一下，这解释了我早期的错误，当我在IDLE中尝试以下操作时，得到了一个TypeError:

 >>> X = [1,2,3,4,5]
 >>> next(X)
 Traceback (most recent call last):
    File "<pyshell#19>", line 1, in <module>
      next(X)
 TypeError: 'list' object is not an iterator

这里的列表X是我们的砖块工具包，但不是一张白纸。我需要先找到一个迭代器:

>>> X = [1,2,3,4,5]
>>> bricks_kit = [1,2,3,4,5]
>>> white_piece_of_paper = iter(bricks_kit)
>>> next(white_piece_of_paper)
1
>>> next(white_piece_of_paper)
2
>>>

不知道有没有帮助，但对我有帮助。如果有人能确认/纠正这个概念的可视化，我会很感激。这会帮助我了解更多。

其他人已经全面地解释了什么是iterable和iterator，所以我将尝试对生成器做同样的事情。

恕我直言，理解生成器的主要问题是“生成器”这个词的混淆用法，因为这个词有两种不同的含义:

作为创建(生成)迭代器的工具， 以返回迭代器的函数形式(即在函数体中包含yield语句)， 以生成器表达式的形式 作为使用该工具的结果，即结果迭代器。 (在这个意思中，生成器是迭代器的一种特殊形式——“generator”这个词指出了这个迭代器是如何创建的。)

Generator作为第一种工具:

In[2]: def my_generator():
  ...:     yield 100
  ...:     yield 200

In[3]: my_generator

输出[3]:<function __main__.my_generator()> .my_generator(

In[4]: type(my_generator)

[4]:函数

生成器作为使用此工具的结果(即迭代器):

In[5]: my_iterator = my_generator()
In[6]: my_iterator

输出[6]:<生成器对象my_generator at 0x00000000053EAE48>

In[7]: type(my_iterator)

[7]:发电机

Generator作为第二种类型的工具-与该工具的结果迭代器难以区分:

In[8]: my_gen_expression = (2 * i for i in (10, 20))
In[9]: my_gen_expression

Out[9]: <generator object <genexpr> at 0x000000000542C048>

In[10]: type(my_gen_expression)

[10]:发电机

对我来说，Python的glossery对这些问题最有帮助，例如对于iterable，它说:

每次能够返回一个成员的对象。可迭代对象的例子包括所有序列类型(如list、str和tuple)和一些非序列类型，如dict、文件对象，以及使用iter()方法或使用实现sequence语义的getitem()方法定义的任何类的对象。

Iterables can be used in a for loop and in many other places where a sequence is needed (zip(), map(), …). When an iterable object is passed as an argument to the built-in function iter(), it returns an iterator for the object. This iterator is good for one pass over the set of values. When using iterables, it is usually not necessary to call iter() or deal with iterator objects yourself. The for statement does that automatically for you, creating a temporary unnamed variable to hold the iterator for the duration of the loop. See also iterator, sequence, and generator.

上面的答案很好，但就我所见，对像我这样的人来说，没有足够的区别。

此外，人们倾向于把“X是一个具有__foo__()方法的对象”这样的定义放在前面，从而变得“过于python化”。这样的定义是正确的——它们基于duck-typing哲学，但是在试图理解概念的简单性时，对方法的关注往往会变得偏颇。

所以我添加了我的版本。

在自然语言中，

迭代是在一行元素中每次取一个元素的过程。

在Python中,

Iterable是一个对象，它是可迭代的，简单地说 它可以在迭代中使用，例如使用for循环。如何?通过使用迭代器。 我将在下面解释。 ．.． 而iterator是一个对象，它定义了如何实际执行 迭代——特别是下一个元素是什么。这就是为什么它一定是 next()方法。

迭代器本身也是可迭代的，区别在于它们的__iter__()方法返回相同的对象(self)，而不管它的项是否已被之前对next()的调用所消耗。

那么，当Python解释器在obj: statement中看到for x时，它会怎么想?

看，一个for循环。看起来像是迭代器的工作…让我们买一个. ... 这里有个obj，我们来问他。 " obj先生，你有迭代器吗"(…调用iter(obj)，它调用 Obj.__iter__()，它愉快地分发了一个闪亮的新迭代器_i。) 好吧，这很简单……让我们开始迭代。(x = _i.next()…X = _i.next()…

因为Mr. obj在这个测试中成功了(通过让某个方法返回一个有效的迭代器)，我们用一个形容词来奖励他:你现在可以称他为“可迭代的Mr. obj”。

然而，在简单的情况下，将迭代器和iterable分开使用通常没有什么好处。所以你只定义了一个对象，它也是它自己的迭代器。(Python并不真正关心obj传递的_i是不是那么闪亮，而只是obj本身。)

这就是为什么在我看到的大多数例子中(也是让我一次又一次困惑的例子)， 你可以看到:

class IterableExample(object):

    def __iter__(self):
        return self

    def next(self):
        pass

而不是

class Iterator(object):
    def next(self):
        pass

class Iterable(object):
    def __iter__(self):
        return Iterator()

不过，在有些情况下，将迭代器与可迭代对象分开可以带来好处，比如当你想要有一行项，但有更多的“游标”时。例如，当您想要处理“当前”和“即将”元素时，可以为这两个元素使用单独的迭代器。或者从一个巨大的列表中抽取多个线程:每个线程都有自己的迭代器来遍历所有项。请看上面@Raymond和@glglgl的回答。

想象一下你能做什么:

class SmartIterableExample(object):

    def create_iterator(self):
        # An amazingly powerful yet simple way to create arbitrary
        # iterator, utilizing object state (or not, if you are fan
        # of functional), magic and nuclear waste--no kittens hurt.
        pass    # don't forget to add the next() method

    def __iter__(self):
        return self.create_iterator()

注:

I'll repeat again: iterator is not iterable. Iterator cannot be used as a "source" in for loop. What for loop primarily needs is __iter__() (that returns something with next()). Of course, for is not the only iteration loop, so above applies to some other constructs as well (while...). Iterator's next() can throw StopIteration to stop iteration. Does not have to, though, it can iterate forever or use other means. In the above "thought process", _i does not really exist. I've made up that name. There's a small change in Python 3.x: next() method (not the built-in) now must be called __next__(). Yes, it should have been like that all along. You can also think of it like this: iterable has the data, iterator pulls the next item

免责声明:我不是任何Python解释器的开发人员，所以我真的不知道解释器“在想什么”。上面的思考仅仅是我从其他解释、实验和一个Python新手的实际经验中对这个主题的理解。

iterable是一个具有iter()方法的对象，该方法返回一个迭代器。这是可以循环的。 示例:列表是可迭代的，因为我们可以遍历列表BUT不是迭代器 迭代器是一个可以从中获取迭代器的对象。它是一个具有状态的对象，以便在迭代过程中记住它所处的位置

要查看对象是否有iter()方法，可以使用下面的函数。

ls = ['hello','bye']
print(dir(ls))

输出

['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']

正如你所看到的有iter()，这意味着它是一个可迭代对象，但不包含next()方法，这是迭代器对象的一个特征

无论何时在Python中使用for循环或map或列表推导式，都会自动调用next方法以从迭代中获取每一项