iterator是一个更笼统的概念：其类具有next方法（
__next__在Python 3中）和具有
__iter__方法的任何对象
return self。
每个生成器都是一个迭代器，但反之亦然。生成器是通过调用具有一个或多个yield表达式（yield在Python 2.5及更早版本中为语句）的函数而构建的，并且该函数是满足上一段对的定义的对象
iterator。
当你需要一个具有某些复杂的状态维护行为的类时，或者想要暴露除
next（和
__iter__和
__init__）之外的其他方法时，你可能想使用自定义迭代器，而不是生成器。通常，一个生成器（有时，对于足够简单的需求，一个生成器表达式）就足够了，并且它更容易编写代码，因为状态维护（在合理范围内）基本上是由挂起和恢复帧“为你完成的”。
例如，生成器例如：
def squares(start, stop): for i in range(start, stop): yield i * igenerator = squares(a, b)
或等效的生成器表达式（genexp）
generator = (i*i for i in range(a, b))
将需要更多代码来构建为自定义迭代器：
class Squares(object): def __init__(self, start, stop): self.start = start self.stop = stop def __iter__(self): return self def next(self): # __next__ in Python 3 if self.start >= self.stop:raise StopIteration current = self.start * self.start self.start += 1 return currentiterator = Squares(a, b)
但是，当然，有了类，Squares你可以轻松地提供其他方法，即
def current(self): return self.start
如果你对应用程序中的此类额外功能有实际需求。
