迭代器是在版本 2.2 被加入 python 的，它为类序列对象提供了一个类序列的接口。
序列是一组数据结构，你可以利用它们的索引从0 开始一直“迭代“ 到序列的最后一个条目。
用“计数“的方法迭代序列是很简单的。
Python 的迭代无缝地支持序列对象，而且它还允许程序员迭代非序列类型，包括用户定义的对象。
迭代器用起来很灵巧，可以迭代不是序列但表现出序列行为的对象，例如字典的 key，一个文件的行等。
当使用循环迭代一个对象条目时，几乎不可能分辨出它是迭代器还是序列。不必去关注这些，因为 Python 让它象一个序列那样操作。
如何迭代?
迭代器就是有一个 next() 方法的对象，而不是通过索引来计数。当你或是一个循环机制(例如 for 语句)需要下一个项时，调用迭代器的 next() 方法就可以获得它。条目全部取出后，会引发一个 StopIteration 异常，这并不表示错误发生，只是告诉外部调用者，迭代完成.
不过，迭代器也有一些限制。例如你不能向后移动，不能回到开始，也不能复制一个迭代器.如果你要再次(或者是同时)迭代同个对象，你只能去创建另一个迭代器对象。不过，这并不糟糕，因为还有其他的工具来帮助你使用迭代器。（www.jb200.com 脚本学堂 整理）
reversed() 内建函数将返回一个反序访问的迭代器。enumerate() 内建函数同样也返回迭代器.另外两个新的内建函数，any() 和 all() ，在 Python 2.5 中新增，如果迭代器中某个/所有条目的值都为布尔真时，则它们返回值为真。本章先前部分展示了如何在 for 循环中通过索引或是可迭代对象来遍历条目。同时 Python 还提供了一整个 itertools 模块，它包含各种有用的迭代器.
一，使用迭代器
===序列===
正如先前提到的，迭代 Python 的序列对象和你想像的一样:
如果这是一个实际应用程序，那么需要把代码放在一个 try-except 块中。序列现在会自动地产生它们自己的迭代器，所以一个 for 循环:
实际工作方式:
不过不需要改动你的代码，因为 for 循环会自动调用迭代器的 next() 方法(以及监视StopIteration 异常)。
===字典===
字典和文件是另外两个可迭代的 Python 数据类型。字典的迭代器会遍历它的键(keys).
语句 for eachKey in myDict.keys() 可以缩写为 for eachKey in myDict ，例如:
另外，Python 还引进了三个新的内建字典方法来定义迭代：
myDict.iterkeys() (通过 keys 迭代)，myDict.itervalues() (通过 values 迭代)，以及 myDicit.iteritems() (通过 key/value 对来迭代)。（www.jb200.com 脚本学堂 整理）
注意，in操作符也可以用于检查字典的 key 是否存在，之前的布尔表达式myDict.has_key(anyKey) 可以被简写为 anyKey in myDict。
===文件===
文件对象生成的迭代器会自动调用 readline() 方法。
这样循环就可以访问文本文件的所有行。程序员可以使用 更简单的 for eachLine in myFile 替换 for eachLine in myFile.readlines()：
二，可变对象和迭代器
记住，在迭代可变对象的时候修改它们并不是个好主意。这在迭代器出现之前就是一个问题。
一个流行的例子就是循环列表的时候删除满足(或不满足)特定条件的项:
除列表外的其他序列都是不可变的，所以危险就发生在这里。一个序列的迭代器只是记录你当前到达第多少个元素，所以如果你在迭代时改变了元素，更新会立即反映到你所迭代的条目上.在迭代字典的 key 时，你绝对不能改变这个字典。使用字典的 keys() 方法是可以的，因为keys() 返回一个独立于字典的列表。而迭代器是与实际对象绑定在一起的，它将不会继续执行下去:
这样可以避免有缺陷的代码。更多有关迭代器的细节请参阅 PEP 234 .
三，如何创建迭代器
对一个对象调用 iter() 就可以得到它的迭代器。它的语法如下:
iter(obj)
iter(func，sentinel)
如果传递一个参数给 iter() ，它会检查你传递的是不是一个序列，如果是，那么很简单:
根据索引从 0 一直迭代到序列结束。另一个创建迭代器的方法是使用类，将在第 13 章详细介绍，一个实现了 __iter__() 和 next() 方法的类可以作为迭代器使用.
如果是传递两个参数给 iter() ，它会重复地调用 func ，直到迭代器的下个值等于sentinel。