所有生成器都是迭代器，因为生成器完全实现了迭代器接口。不过，根据《设计模式：可复用面向对象软件的基础》一书的定义，迭代器用于从集合中取出元素；而生成器用于“凭空”生成元素。通过斐波纳契数列能很好地说明二者之间的区别：斐波纳契数列中的数有无穷个，在一个集合里放不下。不过要知道，在 Python 社区中，大多数时候都把迭代器和生成器视作同一概念。
当我在自己的程序中发现用到了模式，我觉得这就表明某个地方出错了。程序的形式应该仅仅反映它所要解决的问题。代码中其他任何外加的形式都是一个信号，（至少对我来说）表明我对问题的抽象还不够深——这通常意味着自己正在手动完成的事情，本应该通过写代码来让宏的扩展自动实现。1
——Paul Graham2
Lisp 黑客和风险投资人
1摘自一篇博客文章，“Revenge of the Nerds”（“书呆子的复仇”，http://www.paulgraham.com/icad.html）。
2Paul Graham 的文集《黑客与画家：来自计算机时代的高见》已由人民邮电出版社出版，书号：978-7-115-32656-0。——编者注
迭代是数据处理的基石。扫描内存中放不下的数据集时，我们要找到一种惰性获取数据项的方式，即按需一次获取一个数据项。这就是迭代器模式（Iterator pattern）。本章说明 Python 语言是如何内置迭代器模式的，这样就避免了自己手动去实现。
与 Lisp（Paul Graham 最喜欢的语言）不同，Python 没有宏，因此为了抽象出迭代器模式，需要改动语言本身。为此，Python 2.2（2001 年）加入了 yield 关键字。3 这个关键字用于构建生成器（generator），其作用与迭代器一样。
3Python 2.2 的用户可以使用 from __future__ import generators 指令获取 yield 关键字；在 Python 2.3 中，yield 关键字默认可用。
在 Python 3 中，生成器有广泛的用途。现在，即使是内置的 range() 函数也返回一个类似生成器的对象，而以前则返回完整的列表。如果一定要让 range() 函数返回列表，那么必须明确指明（例如，list(range(100))）。
在 Python 中，所有集合都可以迭代。在 Python 语言内部，迭代器用于支持：
for 循环
构建和扩展集合类型
逐行遍历文本文件
列表推导、字典推导和集合推导
元组拆包
调用函数时，使用 * 拆包实参
本章涵盖以下话题：
语言内部使用 iter(...) 内置函数处理可迭代对象的方式
如何使用 Python 实现经典的迭代器模式
详细说明生成器函数的工作原理
如何使用生成器函数或生成器表达式代替经典的迭代器
如何使用标准库中通用的生成器函数
如何使用 yield from 语句合并生成器
案例分析：在一个数据库转换工具中使用生成器函数处理大型数据集
为什么生成器和协程看似相同，实则差别很大，不能混淆
首先来研究 iter(...) 函数如何把序列变得可以迭代。