我們已經知道，可以直接作用於·for·迴圈的資料型別有以下幾種：

• 一類是集合資料型別，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迴圈的物件統稱為可迭代物件：Iterable。
  可以使用isinstance()判斷一個物件是否是Iterable物件：

    >>> from collections import Iterable
    >>> isinstance([], Iterable)
    True
 

    >>> isinstance({}, Iterable)
    True
    >>> isinstance('abc', Iterable)
    True
    >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
    True
    >>> isinstance(100, Iterable)
    False

而生成器不但可以作用於for迴圈，還可以被next()函式不斷呼叫並返回下一個值，直到最後丟擲StopIteration錯誤表示無法繼續返回下一個值了。

可以被next()函式呼叫並不斷返回下一個值的物件稱為迭代器：Iterator

可以使用`isinstance()`判斷一個物件是否是`Iterator`物件：
>>> from collections import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False
 

生成器都是Iterator物件，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()函式：

>>> isinstance(iter([]), Iterator)  True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)   True

你可能會問，為什麼list、dict、str等資料型別不是Iterator？
這是因為Python的Iterator物件表示的是一個數據流，Iterator物件可以被next()函式呼叫並不斷返回下一個資料，直到沒有資料時丟擲StopIteration錯誤。可以把這個資料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()函式實現按需計算下一個資料，所以Iterator的計算是惰性的，只有在需要返回下一個資料時它才會計算。
Iterator甚至可以表示一個無限大的資料流，例如全體自然數。而使用list是永遠不可能儲存全體自然數

小結

• 凡是可作用於for迴圈的物件都是Iterable型別；
• 凡是可作用於next()函式的物件都是Iterator型別，它們表示一個惰性計算的序列；

集合資料型別如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不過可以通過iter()函式獲得一個Iterator物件。
Python的for迴圈本質上就是通過不斷呼叫next()函式實現的，例如：

for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
        pass

實際上完全等價於：

# 首先獲得Iterator物件:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 迴圈:
while True:
    try:
        # 獲得下一個值:
        x = next(it)
    except StopIteration:
        # 遇到StopIteration就退出迴圈
        break