该函数返回一个定义了 __next__（） 方法的迭代器对象,迭代器和生成器的区别迭代器和发电机之间的差异：（1）生成器：发电机本质上是一个函数,该元素在执行下一个（）操作时返回其中一个元素,（5）迭代器的返回类型必须是Ienumeration和Ienumerator中的任何一个,并且必须是迭代器（3）差异一个中间方法②迭代输出生成器的内容③迭代器the Iterator③迭代器是支持的对象next（）操作④迭代器：迭代对象代表数据流,（3）迭代器代码依次返回每个元素,2.功能：（1）迭代器可以返回相同类型值的有序序列的段代码,使其返回一个带有 __next__（） 方法的对象。
迭代器和生成器的区别
迭代器和发电机之间的差异：（1）生成器：发电机本质上是一个函数，它可以记住上次返回时功能体中的位置。对于发电机函数的第二个（或n）调用，请跳到悬挂在功能上的函数上的位置。并记录程序执行的上下文。发电机不仅“记住”其数据状态，而且发电机还记得程序的位置。 （2）迭代器迭代器是支持Next（）操作的对象。它包含一组元素，该元素在执行下一个（）操作时返回其中一个元素。当返回所有元素时，然后执行Next（）报告异常 - theStopotration Generator必须是迭代的，并且必须是迭代器（3）差异一个中间方法②迭代输出生成器的内容③迭代器the Iterator③迭代器是支持的对象next（）操作④迭代器：迭代对象代表数据流，您可以将其视为有序的序列，但是我们不能预先知道序列的长度，只有需要通过nex计算的下一个数据（ ） 功能。它可以被视为发电机的子集。
python中的迭代器的理解
9.9. 迭代器
现在你可能注意到大多数容器对象都可以用 for 遍历:
for element in :
print（element）
for element in （1, 2, 3）:
print（element）
for key in {’one’:1, ’two’:2}:
print（key）
for char in “123“:
print（char）
for line in open（“myfile.txt“）:
print（line, end=’’）
这种形式的访问清晰、简洁、方便。迭代器的用法在 Python 中普遍而且统一。在后台， for 语句在容器对象中调用 iter（） 。该函数返回一个定义了 __next__（） 方法的迭代器对象，它在容器中逐一访问元素。没有后续的元素时， __next__（） 抛出一个 StopIteration 异常通知 for 语句循环结束。你可以是用内建的 next（） 函数调用 __next__（） 方法；以下是其工作原理的示例:
》》》 s = ’abc’
》》》 it = iter（s）
》》》 it
》》》 next（it）
’a’
》》》 next（it）
’b’
》》》 next（it）
’c’
》》》 next（it）
Traceback （most recent call last）:
File “
“, line 1, in ?
next（it）
StopIteration
了解了迭代器协议的后台机制，就可以很容易的给自己的类添加迭代器行为。定义一个 __iter__（） 方法，使其返回一个带有 __next__（） 方法的对象。如果这个类已经定义了 __next__（） ，那么 __iter__（） 只需要返回 self：
迭代器是什么
介绍：
迭代器（Itertor）有时称为光标的软件设计模式。可以在容器上访问的接口（容器，例如链接列表或数组）。设计师不需要关心容器的内容。
1.功能：
迭代设备使开发人员能够在同类或结构中支持foreach，而无需实现IEnumeration或Ienumerator接口。就提供了一个迭代器来遍历类中的数据结构，当编译器检测到迭代器时，电流，MoveNext和Dispose方法和处置方法将自动生成Ienumerable接口或Ienumerator接口。-迭代器
2.功能：
（1）迭代器可以返回相同类型值的有序序列的段代码。
（2）迭代器可以用作访问访问的方法，操作员或代码正文。
（3）迭代器代码依次返回每个元素，而收益率中断将终止迭代。
（4）可以在类中实现多个迭代器。每个迭代器都必须像任何类成员一样具有唯一名称，并且客户端可以在foreach语句中调用。simpleclass.itrator2）{}。
（5）迭代器的返回类型必须是Ienumeration和Ienumerator中的任何一个。
