Python生成器和迭代器的相关概念好像挺不好理解的，相关的资料写的都挺模糊的，最根本的概念都没说清楚….什么是生成器？ 什么是迭代器？ 带着这两个疑问，结合自己的理解，来总结一下，暂时的理解是这样，后面学习深入了，有了新的理解再回来更新！
1、生成器(generator)是什么？
生成器就是一个返回可迭代对象的函数，调用生成器函数的时候(yield)，生成器没有数据，保存的是算法，这种函数就叫生成器函数.
在使用的时候，可以通过next()方法一个个进行迭代返回数据，当函数终止的时候会自动抛出：StopIteration。
生成器函数：
>>> def func(n):
... yield n*2
...
>>> g = func(5)
>>> g
<generator object func at 0x0000028F09CDA570>
>>> next(g)
10
>>>
生成器表达式：
>>> g = (i for i in range(6))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x0000028F09E1A408>
>>> #可以看到g只是一个对象
>>> type(g)
<class 'generator'>
>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
2
>>> next(g)
3
>>> next(g)
4
>>> next(g)
5
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>>
2、迭代器(Iterator)又是什么？
迭代器就是通过迭代操作(for循环)的对象，迭代器本身是可迭代的，通过iter()方法通把一个可迭代的对象封装成迭代器，
通过next()方法对可迭代的迭代器进行迭代，也可以说任何实现了next()方法的对象都可以称为迭代器，例如生成器也可以算迭代器。
迭代器表达式：
>>> ( i for i in iter(range(10)))
<generator object <genexpr> at 0x0000028F09E1A408>
>>> g=( i for i in iter(range(10)))
>>> type(g)
<class 'generator'>
>>>
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x0000028F09E1A390>
>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
2
>>>
3、总结:
生成器和迭代器其实很相似，也有一些不一样的
通过实现迭代器对应的 iter() 方法和 next() 方法，可以定义为迭代器
生成器通过生成器函数来产生，生成器函数可以用常规的def语句来定义，但是不是return返回，而是通过yield一次返回一个结果