㈠ python中迭代器(Iterator)
generator都输出生成一个iterator对象，再由iterator遍历出元素。迭代器就是逐个以“下一个”的形式返回元素的函数。
比如range(10)是生成器,生成一个显示为"range(0,10)"的迭代器对象，可以进一步由for等遍历输出0,1，2,3..10
又比如对于遍历字典的iter(d)都是生成器函数
都在不同的层面，无所谓好坏...生成器产生不同的迭代器，迭代器直接产生元素，适合各自情况的就用...
有必要区分generator生成器函数(对象)和generator expression生成器表达式
比如：
range()生成器函数
for i in range(10)生成器表达式
[i+1for i in range(10)]对生成器表达式的"列表分解"
另，贴图中由于断章取义，这里的“生成器自身”应该是有特指某个生成器，而不是所有生成器的共性
㈡ python迭代器和生成器的区别
这个的区别就是在使用的过程当中啊，它生成的旗舰是不一样的。
㈢ Python中可迭代对象、迭代器以及iter()函数的两个用法详解
在Python编程中，理解可迭代对象（Iterable）、迭代器（Iterator）以及iter()函数的使用至关重要。首先，我们先来澄清两个基本概念：可迭代对象包括列表、元组、字符串等，它们都具备通过for循环遍历元素的特性。Python内置的Iterable类和collections.abc模块中的方法可以用来检测一个对象是否为可迭代对象，这依赖于对象是否实现了__iter__()方法。
如果一个对象没有__iter__()方法，但有__getitem__()，解释器会创造一个迭代器并按序获取元素。若两者皆无，会抛出TypeError。我们可以通过自定义对象并实现这两个方法来理解这个过程。
迭代器则更进一步，它是一个能记住遍历位置的特殊对象，只能向前推进。迭代器必须实现__iter__和__next__方法，分别用于返回迭代器和获取下一个元素。例如，当我们通过next(iterator)获取下一个值时，如果没有更多元素，会抛出StopIteration异常。
iter()函数有两个常见用法。第一个是iter(iterable)，将可迭代对象转换为迭代器，以便进一步操作。第二个是iter(callable, sentinel)，这里callable可以是任何可调用对象，sentinel作为标记值，当函数返回这个值时，迭代器会结束并抛出StopIteration异常。
举个例子，test_iter函数通过iter(callable, sentinel)的第二个用法，创建了一个特殊的迭代器，当函数返回特定值时，会终止迭代。这就是iter()函数的另一个实用场景。
总的来说，掌握Python中的这些概念和函数，能帮助你更有效地处理数据和迭代过程。