*可迭代对象
list,tuple,dict,str,generator（生成器）
*迭代器
迭代器肯定是iterable类型的对象，它是包含有next(Python 2) 方法或者__next__(Python 3) 方法和__iter__（返回self）方法的一个特殊对象，可以对这样一个对象进行for loop循环访问。
对于实现next方法需要注意的是，当没有下一个元素的时候必须抛出StopIteration异常。
当遍历一个迭代器的时候，它会修改内部状态，导致你只能向前获取下一个元素，不能通过迭代器访问后面一个元素；也就是说当你通过迭代器访问了一个元素以后，在当前循环中不能后退继续访问该元素了，除非你重新生产迭代器对象进行遍历。
另外需要注意的是在迭代器中next方法是return下一个元素的值，不像下面介绍的生成器yield一个元素。
class Iterator_:
def __init__(self, s, e):
self.current = s
self.end = e
def __iter__(self):
return self
def next(self):
if self.current < self.end:
self.index = self.current
self.current += 1
return self.index
else:
raise StopIteration
it = Iterator_(5, 8)
for i in it:
print "iterator:" + str(i)
#never print
for i in it:
print "second iterator:" + str(i)
#print again
it = Iterator_(5, 8)
for i in it:
print "second iterator:" + str(i)
#输出
iterator:5
iterator:6
iterator:7
second iterator:5
second iterator:6
second iterator:7
* 生成器
对于一个生成器它一定是一个迭代器，可以通过for loop进行访问其中的元素，但是一个迭代器却很明显的不一定是生成器。
定义迭代器有两种方式，第一个是使用yield关键词，另外一个是生成器表达式"()"。
对于一个方法在方法体里加上yield关键词就变成了生成器。yield作用就是返回一个生成器，它会保存当前函数状态，
记录下一次函数被调用next的时候运行状态。当函数没有下一次运行状态的时候，再继续调用next方法，这个时候StopIteration异常就被抛出。
print "generator"
#first way
my_generator = (x for x in range(3))
for i in my_generator:
print i
#second way
def Generator_(l):
n = 0
size = len(l)
while n < size:
yield l[n]
n += 1
ge = Generator_([1, 2, 3])
for g in ge:
print "generator:" + str(g)