以下是我在教授Python课程时使用的解释:

ITERABLE是:

任何可以循环的东西(例如，你可以循环一个字符串或文件)或 任何可以出现在for循环右边的东西:for x in iterable:…或 任何你可以用iter()调用并返回ITERATOR: iter(obj)或 一个定义__iter__的对象，该对象返回一个新的ITERATOR， 或者它可能有一个适合索引查找的__getitem__方法。

ITERATOR是一个对象:

在迭代过程中，state会记住它的位置， 使用__next__方法: 返回迭代中的下一个值 更新状态以指向下一个值 信号，当它完成时，引发StopIteration 并且它是可自迭代的(意味着它有一个返回self的__iter__方法)。

注:

Python 3中的__next__方法在Python 2中拼写为next，并且 内置函数next()在传递给它的对象上调用该方法。

例如:

>>> s = 'cat'      # s is an ITERABLE
                   # s is a str object that is immutable
                   # s has no state
                   # s has a __getitem__() method 

>>> t = iter(s)    # t is an ITERATOR
                   # t has state (it starts by pointing at the "c"
                   # t has a next() method and an __iter__() method

>>> next(t)        # the next() function returns the next value and advances the state
'c'
>>> next(t)        # the next() function returns the next value and advances
'a'
>>> next(t)        # the next() function returns the next value and advances
't'
>>> next(t)        # next() raises StopIteration to signal that iteration is complete
Traceback (most recent call last):
...
StopIteration

>>> iter(t) is t   # the iterator is self-iterable

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。

在处理可迭代对象和迭代器之前，决定可迭代对象和迭代器的主要因素是序列

序列:序列是数据的集合

Iterable: Iterable是支持__iter__方法的序列类型对象。

Iter方法:Iter方法以序列为输入，创建一个对象，称为迭代器

迭代器:迭代器是调用next方法和横向遍历序列的对象。在调用下一个方法时，它返回当前遍历的对象。

例子:

x=[1,2,3,4]

X是一个由数据集合组成的序列

y=iter(x)

在调用iter(x)时，只有当x对象有iter方法时，它才会返回一个迭代器，否则会引发异常。如果返回迭代器，则y的赋值如下:

y=[1,2,3,4]

因为y是一个迭代器，所以它支持next()方法

在调用next方法时，它逐个返回列表中的各个元素。

返回序列的最后一个元素后，如果再次调用下一个方法，将引发StopIteration错误

例子:

>>> y.next()
1
>>> y.next()
2
>>> y.next()
3
>>> y.next()
4
>>> y.next()
StopIteration

iterable = [1, 2] 

iterator = iter(iterable)

print(iterator.__next__())   

print(iterator.__next__())   

so,

Iterable是一个可以循环的对象。例如，列表，字符串，元组等。 在iterable对象上使用iter函数将返回一个迭代器对象。 现在这个迭代器对象有一个名为__next__的方法(在Python 3中，或者在Python 2中只是next)，通过它你可以访问iterable的每个元素。

所以, 以上代码的输出为:

1

2

这是另一个使用collections.abc的视图。这个视图在第二次或以后可能会有用。

从集合。ABC我们可以看到下面的层次结构:

builtins.object
    Iterable
        Iterator
            Generator

例如，Generator是由Iterator派生的Iterable是由基对象派生的。

因此,

Every iterator is an iterable, but not every iterable is an iterator. For example, [1, 2, 3] and range(10) are iterables, but not iterators. x = iter([1, 2, 3]) is an iterator and an iterable. A similar relationship exists between Iterator and Generator. Calling iter() on an iterator or a generator returns itself. Thus, if it is an iterator, then iter(it) is it is True. Under the hood, a list comprehension like [2 * x for x in nums] or a for loop like for x in nums:, acts as though iter() is called on the iterable (nums) and then iterates over nums using that iterator. Hence, all of the following are functionally equivalent (with, say, nums=[1, 2, 3]): for x in nums: for x in iter(nums): for x in iter(iter(nums)): for x in iter(iter(iter(iter(iter(nums))))):

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。