生成器是迭代器的子集，本质更轻量、写法更简洁；迭代器需实现__iter__和__next__方法，生成器则通过含yield的函数自动实现，且具有惰性求值、省内存特性。

迭代器和生成器都用来逐个获取数据，但生成器是迭代器的子集，本质更轻量、写法更简洁。

迭代器是实现了__iter__和__next__方法的对象

只要一个对象有这两个方法，它就是迭代器。你可以手动创建类来实现：

• __iter__ 返回自身（或另一个迭代器）
• __next__ 每次调用返回下一个值，没数据时抛出 StopIteration
• 比如 list、str 本身不是迭代器，但调用 iter() 后就变成迭代器

生成器是用函数语法写的迭代器

用 def 定义、含 yield 的函数，调用后不执行函数体，而是返回一个生成器对象——它天然就是迭代器。

• 每次 next() 时从上次 yield 处继续，自动保存局部变量和执行状态
• 不用手动管理 StopIteration，函数结束就自动抛出
• 写起来比手写迭代器类简单得多，比如：def count(): yield 1; yield 2

关键区别在创建方式和内存行为

• 迭代器可以是类、内置类型（如 map 对象）、或生成器——范围更广
• 生成器一定是迭代器，但迭代器不一定是生成器
• 生成器是“惰性求值”的典型：不调用就不执行，不遍历就不生成数据，省内存
• 普通迭代器（比如把大列表转成 iter(my_big_list)）仍会占用原列表的全部内存

基本上就这些。用生成器写循环逻辑更自然，要精细控制状态或复用逻辑时才考虑手写迭代器类。