python可迭代对象，迭代器，生成器傻傻分不清楚~

from collections import Iterator,Iterable,Generator

简单的理解是可以用for循环的对象，就是可迭代对象。比如：list，字符串，dict，元组，生成器等。
具有可迭代的特征
语法层面，如果一个对象实现了__iter__方法，那么这个对象就是可迭代对象
判断是否是可迭代对象(Iterable)
通过调用Python内置的isinstance来判断是否是Iterable的实例
In [9]: isinstance([],Iterable)
Out[9]: True

迭代器就是实现了迭代方式的容器，iterable对象一般只能按默认的正序方式进行迭代，你可以通过为其添加__next__()/next()方法来定制不同的迭代方式，这样通过next方法封装起来的迭代对象生成器就被称作迭代器。与iterable相比iterator多了一个next()方法，next()方法用于定制for循环时具体的返回值及返回顺序以及处理StopIteration异常等。
iterator必定是iterable的，因此其必然含有__iter__方法，此方法保证了iterator是可以迭代的，个人认为可以将__iter__()方法看做迭代器的入口，此入口告诉python对象是可for循环的，当你还为class定义了__next__方法时python的for循环会直接调用__next__()方法进行迭代，因此对于实现了__next__方法的迭代器来讲__iter__方法是一个不可或缺的鸡肋方法，不可或缺是因为他是可迭代的标识，鸡肋是因为他不会实质性的起作用，虽然他是迭代器的入口但却不是迭代的起始点，也因此iterator的__iter__方法可以随意返回self或者self.属性或者None。
使用isinstance(实体名,Iterator)可判断是否为迭代器

generator对象是一种特殊的iterator函数，它会在执行过程中保存执行的上下文环境，并在下次循环中从yield语句后继续执行，生成器的标志就是yield关键字。
generator不需要抛出StopIteration异常（你可以看做yield已经在内部实现了StopIteration跳出循环），函数并没有将序列项一次生成，所以generator在实现上可以有无穷个元素，而不需要无穷的存储空间，这在内存优化方面很有用处。
使用isinstance(实体名,Generator)可判断是否为生成器。
生成器的创建办法有两种：
通过函数创建，称作generator function
通过推导式创建，例如g=(x*2 for x in range(10))，称作generator expression

g=(x*2 for x in range(10))

filter：过滤函数
map：对指定序列做映射，例如都乘以2
zip：合并两个可迭代对象