很明显上面讲的生成器也是迭代器。当然，我们可以使用isinstance()来验证一下：
from collections import Iterator print(isinstance((x for x in range(5)), Iterator))输出结果为：True
2. 对迭代器的理解实际上，Python中的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator可以被next()函数调用被不断返回下一个数据，直到没有数据可以返回时抛出StopIteration异常错误。可以把这个数据流看做一个有序序列，但我们无法提前知道这个序列的长度。同时，Iterator的计算是惰性的，只有通过next()函数时才会计算并返回下一个数据。
生成器也是这样的，因为生成器也是迭代器。
六、Iterable、Iterator与Generator之间的关系生成器对象既是可迭代对象，也是生成器： 我们已经知道，生成器不但可以作用与for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。也就是说，生成器同时满足可迭代对象和迭代器的定义；
迭代器对象一定是可迭代对象，反之则不一定： 例如list、dict、str等集合数据类型是可迭代对象，但不是迭代器，但是它们可以通过iter()函数生成一个迭代器对象。
也就是说：迭代器、生成器和可迭代对象都可以用for循环去迭代，生成器和迭代器还可以被next()方函数调用并返回下一个值。