迭代器只有在调用next的时候才会取数据（所以省内存），或者循环的时候，一个对象里面实现了__iter__方法，iter方法里面返回了一个迭代器，那就是一个可迭代对象了。
下面的代码，首先实现了iter方法，这个对象就是一个可迭代对象了，然后又返回了self就是自己，就是一个迭代器了。
使用for 循环的时候会自动调用__next__方法取到返回值，直到抛出StopIteration异常就停止了。
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class MyRange:
def __init__(self,len):
self.index = 0
self.len = len
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.index<self.len:
self.index+=1
return self.index
raise StopIteration
for i in MyRange(20):
print(i)
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迭代器实现起来比较复杂，必须得写一个类，逻辑不清楚。
生成器的出现，就是为了简化创建迭代器的繁杂，同时又要保证逻辑的清晰，说到底生成器就是为了更方便我们使用迭代器而生的，生成器的特性如下：
1 生成器的样子就是一个普通的函数，只不过return关键词被yield取代了
2 当调用这个“函数”的时候，它会立即返回一个迭代器，而不立即执行函数内容，直到调用其返回迭代器的next方法是才开始执行，直到遇到yield语句暂停。
3 继续调用生成器返回的迭代器的next方法，恢复函数执行，直到再次遇到yield语句
4 如此反复，一直到遇到StopIteration
看下面的生成器，逻辑就很清晰了，只是把原来的return变成了yield
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def my(len):
i = 0
while i<len:
yield i
i+=1
for i in my(20):
print(i)
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用生成器和迭代器的好处就是节省内存，比如说一个list里面有10000个元素，那他就会占这么多的内存，如果用了迭代器，它是需要用到这个值的时候才去计算出来，存到内存里面，占用内存特别少。
当然生成器还有更高级的用法，python的协程就是通过生成器来实现的，因为函数里面遇到yield就会暂停这个函数的运行，下次在调用next方法的时候，或者下次循环的时候才会继续从yield下面继续往下走，过程如下图
那我们是不是可以想，在这个函数暂停的时候可以让他做点其他的事情呢，比如说在下载东西的时候，就得等待了，就yield一下，切换到别的东西去执行，什么时候执行完了再回来。这个就是异步io的原理了，python里面的协程就是基于yield实现的。
协程和异步io的原理请下面三篇文章
https://juejin.im/post/5b3c4b9e6fb9a04f8d6b94de
https://juejin.im/post/5b3f540af265da0f742ec5e1
https://juejin.im/post/5b42e404e51d4519873f1a1b