我們已經知道，可以直接作用於for循環的數據類型有以下幾種：

一類是集合數據類型，如list、tuple、dict、set、str等；

一類是generator，包括生成器和帶yield的generator function。

這些可以直接作用於for循環的對象統稱為可叠代對象：Iterable。

可以使用isinstance()判斷一個對象是否是Iterable對象：

from collections import Iterable
print(isinstance([],Iterable)) #True
print(isinstance({},Iterable)) #True
print(isinstance(‘123‘,Iterable)) #True
print(isinstance((x for x in range(10)),Iterable)) #True
print(isinstance(123,Iterable)) #False

而生成器不但可以作用於for循環，還可以被next()函數不斷調用並返回下一個值，直到最後拋出StopIteration錯誤表示無法繼續返回下一個值了。

可以被next()函數調用並不斷返回下一個值的對象稱為叠代器：Iterator。

判斷一個對象是否是Iterator對象：

from collections import Iterator
print(isinstance([],Iterator)) #False
print(isinstance({},Iterator)) #False
print(isinstance(‘123‘,Iterator)) #False
print(isinstance((x for x in range(10)),Iterator)) #True
print(isinstance(123,Iterator)) #False

生成器都是Iterator對象，但list、dict、str雖然是Iterable，卻不是Iterator。

把list、dict、str等Iterable變成Iterator可以使用iter()函數：

from collections import Iterator
list1 = iter(range(10))
print(isinstance(list1,Iterator))  #True
print(list1.__next__())#0
print(list1.__next__())#1
print(list1.__next__())#2

你可能會問，為什麽list、dict

這是因為Python的Iterator對象表示的是一個數據流，Iterator對象可以被next()函數調用並不斷返回下一個數據，直到沒有數據時拋出StopIteration錯誤。可以把這個數據流看做是一個有序序列，但我們卻不能提前知道序列的長度，只能不斷通過next()函數實現按需計算下一個數據，所以Iterator的計算是惰性的，只有在需要返回下一個數據時它才會計算。

Iterator甚至可以表示一個無限大的數據流，例如全體自然數。而使用list是永遠不可能存儲全體自然數的。

小結

凡是可作用於for循環的對象都是Iterable類型；

凡是可作用於next()函數的對象都是Iterator類型，它們表示一個惰性計算的序列；

集合數據類型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不過可以通過iter()函數獲得一個Iterator對象。

參考文檔： 叠代器--廖老師博客

python叠代器