迭代大資料字典時，如果是使用 items() 方法，那麼在迭代之前，迭代器迭代前需要把資料完整地載入到記憶體，這種方式不僅處理非常慢而且浪費記憶體，下面程式碼約佔1.6G記憶體（為什麼是1.6G?可以參考：Python's underlying hash data structure for dictionaries）

d = {i: i * 2 for i in xrange(10000000)}
for key, value in d.items():
    print("{0} = {1}".format(key, value))

而使用 iteritem() 方法替換 items() ，最終實現的效果一樣，但是消耗的記憶體降低50%，為什麼差距那麼大呢？因為 items() 返回的是一個 list，list 在迭代的時候會預先把所有的元素載入到記憶體，而 iteritem() 返回的一個迭代器(iterators)，迭代器在迭代的時候，迭代元素逐個的生成。

d = {i: i * 2 for i in xrange(10000000)}
for key, value in d.iteritem():
    print("{0} = {1}".format(key, value))