from collections import Iterator  #迭代器

from collections import Iterable  #可迭代对象

print(isinstance(s,Iterator))     #判断是不是迭代器

print(isinstance(s,Iterable))       #判断是不是可迭代对象

#iter可以把可迭代对象转换为迭代器

print(isinstance(iter(s),Iterator))

为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator？

这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

a = [i+1 for i in range(5)]  # 列表生成式

print(a)

b = (i+1 for i in range(5))  # 生成器

print(b)

print(next(b))

print(next(b))

print(next(b))

print(next(b))

print(next(b))

print(next(b))

输出结果：

[1, 2, 3, 4, 5]

<generator object <genexpr> at 0x00000163C820BAF0>

1

2

3

4

5

Traceback (most recent call last):

  File "E:/myproj/pytest_demo/b.py", line 13, in <module>

    print(next(b))

StopIteration

生成器最常用的还是通过for循环调用：

for i in b:
    print(i)

def fib(max):

    n,a,b =0,0,1

    while n < max:

        yield b

        a,b =b,a+b

        n = n+1

    return 'done'

a =fib(6)                # 调用包含yield语句的函数并不会立即执行，它只是返回一个生成器，只有当程序通过next()函数调用或者遍历生成器时，函数才会真正执行

print(a)

for i in fib(6):        # 之所以能用for循环，是因为fib(6)是个迭代器

   print(i) 

输出结果：

<generator object fib at 0x000001866F62BAF0>

1

1

2

3

5

8

关于yield：
与return类似，程序执行到yield会返回，等再次调用时，程序从上次yield处继续往下执行