在Python编程中，
iterator和iterable是两个经常被提及的概念，尤其是在处理序列和集合数据结构时。它们之间的主要区别包括：1、定义不同；2、功能性不同；3、使用方法不同；4、__iter__与__next__方法的应用；5、内存使用差异。其中最核心的区别在于，iterable是一个可以迭代的对象，而iterator是执行迭代的工具。
1、定义不同
iterable是任何可以被迭代的对象，在Python中，如list、tuple、string等。而iterator是实现了迭代器协议的对象，包括__iter__()和__next__()方法。
2、功能性不同
iterable对象定义了迭代的数据集，但并不执行迭代。而iterator对象则负责记住遍历的位置并按需产生下一个值。
3、使用方法不同
使用iter()函数可以从iterable对象获取一个iterator对象。而通过next()函数，我们可以从iterator获取下一个项目。
4、__iter__与__next__方法的应用
所有的iterable都有一个__iter__方法来获取iterator。但是只有iterator对象会有__next__方法来获取下一个值。当所有值都被取出后，__next__方法会抛出StopIteration异常。
5、内存使用差异
由于iterable通常持有所有的数据项，它们可能会占用大量内存，特别是当数据集很大时。iterator则是“惰性”的，它只在被请求时生成下一个值，因此内存使用更为高效。
6、迭代的核心概念
在深入了解iterator和iterable的差异之前，首先要理解Python中的迭代。迭代是重复提供数据集中的项目的过程，直到所有项目都被处理。
7、实际应用
在实际编程中，我们经常在for循环中使用iterable，Python会自动为我们处理iterator的创建和管理。例如，当我们迭代一个列表时，Python首先从列表创建一个iterator，然后使用这个iterator逐个取出列表中的每个项目。
8、转换方法
对于iterable对象，我们可以使用iter()方法转换为iterator。对于iterator对象，使用next()方法可以获取下一个值，当没有更多的元素时，会抛出StopIteration异常。
总结：理解iterator和iterable的差异是掌握Python迭代的关键。虽然在许多情况下，开发者可以依赖Python的内部机制自动处理它们，但了解它们的内部工作原理会使您更加精通Python编程。
常见问答
Q1: 什么是Python中的StopIteration异常？
A1: 在Python中，StopIteration是一个内建的异常，用于标识迭代器中没有更多的元素可以被返回。通常，这个异常由__next__()方法在迭代器的元素都被取完后抛出。在大多数情况下，这个异常会被for循环或其他迭代结构自动捕捉，从而结束迭代。
Q2: iterable和iterator在Python中有哪些内建的示例？
A2: 在Python中，许多内建类型都是iterable的。例如，列表(list)、元组(tuple)、字符串(str)、字典(dict)和集合(set)等。而iterator的一个常见示例是使用iter()函数从iterable创建的对象，或者是文件对象，因为文件对象可以迭代其中的每一行。
Q3: 我可以自定义迭代器吗？
A3: 是的，您可以自定义迭代器。要创建一个迭代器，您需要定义一个类并实现__iter__()和__next__()方法。其中__iter__()方法返回迭代器对象本身，__next__()方法返回容器的下一个值。当所有元素都被迭代完毕时，__next__()方法应该抛出StopIteration异常。
Q4: iterable和iterator有何性能上的考虑？
A4: iterable通常包含所有的数据，因此如果数据集非常大，它可能会占用大量的内存。而iterator是”惰性”的，只在每次请求时产生一个元素，因此它更为内存高效。对于大数据集或无限数据流，使用迭代器可以节省内存并提高程序的效率。
