在 Python 中，迭代器（Iterator）是一个可以逐个访问元素并在需要时生成元素的对象。它具有两个基本方法：__iter__() 和 __next__()。
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__iter__()方法返回迭代器对象本身。这使得迭代器可以在循环中使用，并且可以在需要时通过iter()函数进行迭代。 -
__next__()方法返回迭代器的下一个元素。如果没有更多的元素可供返回，则引发StopIteration异常。
迭代器通常与可迭代对象一起使用。可迭代对象是一类具有 __iter__() 方法的对象，该方法返回一个迭代器。例如，列表、元组、集合和字典都是可迭代对象，因为它们都具有 __iter__() 方法，可以返回一个迭代器。生成器也是一种特殊类型的迭代器。
迭代器的工作原理是通过维护一个内部状态来记录当前位置，并且在每次调用 __next__() 方法时更新状态以返回下一个元素。这使得迭代器能够按需生成元素，而不必一次性将所有元素加载到内存中。
__iter__() 和 iter() 都可用来创建迭代器。
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__iter__()方法：-
__iter__()是一个特殊方法（或称为魔术方法），用于定义一个对象是可迭代的。 - 当对象需要支持迭代操作时，可以在其类中实现
__iter__()方法，该方法应返回一个迭代器对象。 - 这个方法被内置的
iter()函数隐式调用，用于获取对象的迭代器。
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iter()函数：-
iter()是一个内置函数，用于获取可迭代对象的迭代器。 - 当你需要迭代访问一个可迭代对象（例如列表、元组、集合、字典等）时，可以使用
iter()函数获取其迭代器。 -
iter()函数接受一个可迭代对象作为参数，并返回该对象对应的迭代器。
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区别总结：
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__iter__()方法是在类中实现的，用于将对象定义为可迭代的，并且应该返回一个迭代器对象。 -
iter()函数是一个内置函数，用于获取可迭代对象的迭代器。
在实际应用中，通常不直接调用对象的 __iter__() 方法，而是使用 iter() 函数来获取迭代器。例如，可以使用 iter() 函数来迭代访问列表、元组、集合、字典等数据类型。
__next__() 方法和 next() 函数都是用于获取迭代器的下一个元素，但它们有以下区别：
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__next__()方法：-
__next__()方法是迭代器对象内部的一个特殊方法（或称为魔术方法），用于返回迭代器的下一个元素。 - 在自定义迭代器类中，需要实现
__next__()方法以定义迭代器的行为。 - 如果迭代器没有更多的元素可供返回，则
__next__()方法应该引发StopIteration异常。
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next()函数：-
next()是一个内置函数，用于从迭代器中获取下一个元素。 - 它接受一个迭代器作为参数，并返回该迭代器的下一个元素。
- 如果迭代器没有更多的元素可供返回，则
next()函数会引发StopIteration异常。
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区别总结：
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__next__()方法是迭代器对象内部的方法，用于返回迭代器的下一个元素。 -
next()函数是一个内置函数，用于从迭代器中获取下一个元素。
在实际应用中，通常使用 next() 函数来从迭代器中获取下一个元素，而不是直接调用迭代器的 __next__() 方法。这是因为 next() 函数更加方便，并且能够处理 StopIteration 异常，使代码更加健壮。
a = [i for i in range(1, 6)] # 列表，可迭代对象
b = (10, 20, 30) # 元组，可迭代对象
a_iter = iter(a) # 参数为可迭代对象（列表、元组、字典、集合、字符串、文件对象等）；使用 iter() 函数时会调用 __iter__() 方法；返回迭代器
b_iter = b.__iter__() # 直接调用 __iter__() 方法，返回迭代器
print(a_iter)
print(b_iter)
print(next(a_iter)) # 参数为迭代器（包括生成器）；使用 next() 函数时会调用 __next__() 方法；生成一个值
print(b_iter.__next__()) # 直接调用 __next__() 方法，生成一个值
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<list_iterator object at 0x000001E4A9FEAAC8>
<tuple_iterator object at 0x000001E4AA0F6748>
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