㈠ python中迭代器(Iterator)
generator都輸出生成一個iterator對象，再由iterator遍歷出元素。迭代器就是逐個以「下一個」的形式返回元素的函數。
比如range(10)是生成器,生成一個顯示為"range(0,10)"的迭代器對象，可以進一步由for等遍歷輸出0,1，2,3..10
又比如對於遍歷字典的iter(d)都是生成器函數
都在不同的層面，無所謂好壞...生成器產生不同的迭代器，迭代器直接產生元素，適合各自情況的就用...
有必要區分generator生成器函數(對象)和generator expression生成器表達式
比如：
range()生成器函數
for i in range(10)生成器表達式
[i+1for i in range(10)]對生成器表達式的"列表分解"
另，貼圖中由於斷章取義，這里的「生成器自身」應該是有特指某個生成器，而不是所有生成器的共性
㈡ python迭代器和生成器的區別
這個的區別就是在使用的過程當中啊，它生成的旗艦是不一樣的。
㈢ Python中可迭代對象、迭代器以及iter()函數的兩個用法詳解
在Python編程中，理解可迭代對象（Iterable）、迭代器（Iterator）以及iter()函數的使用至關重要。首先，我們先來澄清兩個基本概念：可迭代對象包括列表、元組、字元串等，它們都具備通過for循環遍歷元素的特性。Python內置的Iterable類和collections.abc模塊中的方法可以用來檢測一個對象是否為可迭代對象，這依賴於對象是否實現了__iter__()方法。
如果一個對象沒有__iter__()方法，但有__getitem__()，解釋器會創造一個迭代器並按序獲取元素。若兩者皆無，會拋出TypeError。我們可以通過自定義對象並實現這兩個方法來理解這個過程。
迭代器則更進一步，它是一個能記住遍歷位置的特殊對象，只能向前推進。迭代器必須實現__iter__和__next__方法，分別用於返回迭代器和獲取下一個元素。例如，當我們通過next(iterator)獲取下一個值時，如果沒有更多元素，會拋出StopIteration異常。
iter()函數有兩個常見用法。第一個是iter(iterable)，將可迭代對象轉換為迭代器，以便進一步操作。第二個是iter(callable, sentinel)，這里callable可以是任何可調用對象，sentinel作為標記值，當函數返回這個值時，迭代器會結束並拋出StopIteration異常。
舉個例子，test_iter函數通過iter(callable, sentinel)的第二個用法，創建了一個特殊的迭代器，當函數返回特定值時，會終止迭代。這就是iter()函數的另一個實用場景。
總的來說，掌握Python中的這些概念和函數，能幫助你更有效地處理數據和迭代過程。