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当列表、元组、字典、集合中的元素很多时，如几百万、几亿甚至更多，这些元素一次性全放在内存里，它们将占据大量的内存资源，那么是否有更好、更高效的存储方式呢？迭代器和生成器就是为解决这一问题而提出的。使用迭代器和生成器，不会一次性把所有元素加载到内存，而是在需要的时候才生成返回结果。它们既可存储很多甚至无限多的数据，又不会占用太多资源。利用生成器或迭代器来存储数据的方式，在大数据处理、机器学习中经常使用。
前面介绍的序列、元组、字典及集合都是可迭代对象，可用在for、while等语句中。这些数据结构又称容器，在容器中使用iter（）可得到迭代器，利用next（）函数就可持续取值，直到取完为止。图5-1说明了可迭代对象、迭代器、生成器之间的关系。
图5-1 Python可迭代对象、迭代器和生成器之间的关系
（1）容器是一系列元素的集合，str、list、set、dict、file、sockets对象都可以看作容器，容器都可以被迭代（用在for、while等语句中），因此它们被称为可迭代对象。
（2）可迭代对象实现了__iter__方法，该方法返回一个迭代器对象。
（3）迭代器持有一个内部状态的字段，用于记录下次迭代的返回值，它实现了__next__和__iter__方法，迭代器不会一次性把所有元素加载到内存，而是在需要的时候才生成返回结果。
（4）生成器是一种特殊的迭代器，它的返回值不是通过return得到的，而是通过yield得到的。
用iter（）函数可以把列表、元组、字典、集合等对象转换为迭代器。迭代器是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。迭代器可以记住遍历的位置的对象，迭代器对象使用next（）函数，从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完为止。迭代器只能往前，不能后退。
1.定义一个列表
2.生成迭代器
对列表、元组、字典和集合使用iter（）函数，即可将其转换为迭代器。
3.从迭代器中取元素
上面是用来进行异常处理的except，后续章节将介绍。其中使用next（）从迭代器中取数，直到没有数据（即StopIteration）则触发break语句。
生成器可分为生成器函数和生成器表达式。生成器函数在第6章将介绍，这里主要介绍生成器表达式。生成器表达式是列表推导式的生成器版本，看起来像列表推导式，但是它返回的是一个生成器对象而不是列表对象。
生成器表达式与列表推导式相似，列表推导式是在中括号里，把中括号改为小括号则变成生成器。
或用next（）函数从生成器中逐一取数据，与for循环取数效果一样。
