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Python内置了名为iter()的函数。当向iter()函数传入可迭代对象时，iter()会返回迭代器对象：
迭代器是个对象，可以逐个生成序列中的值：
不需要直接调用iter()。当使用for循环，如for num in numbers时，Python会自动在底层调用iter()。返回的对象会作为for循环的迭代器：
集合的迭代器是独立对象，拥有唯一id，可借助id()函数进行确认：
iter()有多种获取迭代器的方法，其中之一是使用魔术方法__iter__()。任意类都能定义魔术方法，且不需要传入参数。每次调用__iter__()时，就会生成一个新的迭代器对象。例如，列表就内置了__iter__()方法：
Python对迭代器对象和可迭代对象进行了区分。判定一个对象是否可迭代，唯一的条件是能否将其传递给iter()函数，然后得到可以直接使用的迭代器。如果该对象具有__iter__()方法，iter()就会调用__iter__()方法获取迭代器。Python中的列表和元组都是可迭代的，字符串也是可迭代的，所以才能用for char in my_str:语句迭代字符串my_str中的字符。一般而言，可用于for循环的任何容器类对象都是可迭代的。
for循环是最常见的迭代序列的方法。不过，代码有时需要更细致地迭代序列。这时，可以借助内置函数next()。使用next()时需要传入参数，即迭代器。每次调用next(my_iterator)时，即可获取并返回下一个元素：
如果再次调用next(names_it)，则会触发特定的内置异常，即StopIteration：
迭代器抛出特定异常StopIteration，表明序列已结束。通常情况下，不需要手动抛出或捕获StopIteration异常，后文会介绍StopIteration的用法。对于理解for循环的运行机制，可以认为for循环每次运行时，都会在内部调用next()方法。抛出StopIteration异常后，退出循环。
在调用next()时，可以额外添加一个参数，用于指定默认值。如此一来，当迭代到序列末尾时，next()函数就不会抛出StopIteration异常，而是返回预设的默认值：
再考虑另一种情况。倘若处理的不是简单的数值序列，而是需要通过计算、读取或其他方式获取序列元素，又该如何操作呢？
看一个简单的例子。假设需要编写一个创建平方数列表的函数：
该函数可以运行，但其中潜藏着问题，你能发现吗？
问题之一，假如MAX的值不是5，而是10 000 000或是10 000 000 000，甚至是更大的值，那么代码会占用大量内存。创建如此庞大的列表后，仅使用一次就丢弃了，这样的内存占用在一定程度上是毫无意义且可怕的。此外，必须等待所有平方值都计算完毕，for循环才能开始运行。若有用户使用该程序，或许会怀疑程序卡住了。
更严重的问题是，若不采用运算快速且资源消耗低的算术方法获取每个元素，而是执行非常耗费资源的计算，或是通过网络调用API，又或是从数据库读取数据，那么程序就会运行得特别慢，毫无响应，甚至因内存不足而出现程序崩溃的情况。此时用户一定会质疑程序员的编程水平。
最好的解决方案是先创建迭代器，仅在需要值时，以惰性计算的方式进行计算。这样就能保证循环的每一步执行都是即时的。
那么，该如何实现呢？有多种实现方法，最佳方法是使用生成器函数。你肯定会爱不释手！