Python 中的迭代器和生成器是處理集合元素的重要工具，它們在處理大量數(shù)據(jù)時特別有用，因為它們不需要一次性將所有數(shù)據(jù)加載到內存中。

迭代器（Iterator）

迭代器是一個實現(xiàn)了迭代器協(xié)議的對象，這意味著它有兩個方法：__iter__() 和 __next__()。

• __iter__()：返回迭代器對象本身。
• __next__()：返回容器的下一個元素。

迭代器可以用來遍歷任何集合對象，比如列表、元組、字典等。

創(chuàng)建迭代器

class MyIterator:def __init__(self, data):self.data = dataself.index = 0def __iter__(self):return selfdef __next__(self):if self.index < len(self.data):result = self.data[self.index]self.index += 1return resultelse:raise StopIteration# 使用迭代器
data = [1, 2, 3, 4, 5]
my_iter = MyIterator(data)
for item in my_iter:print(item)

迭代器的應用

迭代器通常用于以下情況：

• 遍歷容器對象。
• 創(chuàng)建自定義容器對象。
• 在for循環(huán)中使用。

迭代器和可迭代對象

在Python中，可迭代對象是指可以被iter()函數(shù)返回一個迭代器的對象。所有序列類型（如列表、元組、字符串）以及文件對象都是可迭代的。迭代器本身也是可迭代的，因為它們實現(xiàn)了__iter__()方法。

注意事項

• 迭代器只能向前移動，不能向后移動。
• 迭代器在遍歷過程中，如果容器對象發(fā)生變化（例如添加或刪除元素），迭代器的行為是未定義的。
• 迭代器在遍歷結束后，需要重新創(chuàng)建一個新的迭代器來重新開始遍歷。

生成器（Generator）

Python 生成器是一種特殊的迭代器，它允許你惰性地生成值，即一次只生成一個值，而不是一次性生成所有值。這種特性使得生成器在處理大數(shù)據(jù)集或無限序列時非常有用，因為它們可以幫助節(jié)省內存。

創(chuàng)建生成器

要創(chuàng)建一個生成器，你需要定義一個函數(shù)，并在函數(shù)體中使用yield關鍵字來產生值。每次調用生成器的__next__()方法時，函數(shù)會執(zhí)行到下一個yield語句，并返回其值。當函數(shù)執(zhí)行完畢或遇到return語句時，生成器會拋出StopIteration異常，表示迭代結束。

def simple_generator():yield 'hello'yield 'world'gen = simple_generator()
for value in gen:print(value)# 輸出：
# 	hello
# 	world

生成器表達式

Python 還提供了生成器表達式，這是一種更簡潔的方式來創(chuàng)建生成器。生成器表達式類似于列表推導式，但是使用圓括號而不是方括號。

gen_expr = (x * 2 for x in range(5))
for value in gen_expr:print(value)# 輸出：
# 	0
# 	2
# 	4
# 	6
# 	8

生成器高級用法

生成器不僅可以產生值，還可以接收外部傳入的值，類似于函數(shù)的參數(shù)。

帶參數(shù)的生成器

def generator_with_params(max_value):for i in range(max_value):yield igen = generator_with_params(5)
for value in gen:print(value)# 輸出：
# 	0
# 	1
# 	2
# 	3
# 	4

注意事項

• 生成器只能迭代一次。一旦迭代完成，生成器就會耗盡，除非重新創(chuàng)建。
• 你可以使用next()函數(shù)來獲取生成器的下一個值。
• 你可以通過將生成器轉換為列表來多次迭代，但這會消耗更多內存。

迭代器與生成器的區(qū)別

特性	迭代器	生成器
定義	實現(xiàn)了__iter__()和__next__()方法的對象。	使用yield關鍵字的函數(shù)自動成為生成器。
內存使用	通常需要存儲所有元素，因此可能占用較多內存。	惰性計算，只在需要時產生下一個值，內存使用更高效。
實現(xiàn)方式	需要手動實現(xiàn)迭代器協(xié)議。	通過定義一個包含yield的函數(shù)自動實現(xiàn)。
使用方式	通過for循環(huán)或next()函數(shù)使用。	通過for循環(huán)或next()函數(shù)使用。
狀態(tài)管理	需要手動管理迭代狀態(tài)（如索引）。	由Python自動管理狀態(tài)。
單次/多次使用	可以設計為可重置狀態(tài)，實現(xiàn)多次迭代。	默認情況下只能迭代一次，迭代完成后不能再用。
功能豐富性	可以封裝復雜的迭代邏輯。	可以包含條件語句、循環(huán)等，功能靈活。
轉換為列表	直接使用list()函數(shù)。	需要使用list()函數(shù)轉換，但可能消耗較多內存。
適用場景	適合已知元素數(shù)量且需要多次迭代的場景。	適合元素數(shù)量未知或數(shù)據(jù)量較大的場景，以及只需要單次迭代的場景。

迭代器的特點：

• 可重用性：迭代器可以被多次重用，只要重置其內部狀態(tài)即可。
• 顯式實現(xiàn)：需要顯式實現(xiàn)__iter__()和__next__()方法。
• 狀態(tài)控制：迭代器提供了對迭代過程的完全控制，可以在迭代過程中修改其狀態(tài)。

生成器的特點：

• 惰性計算：生成器只在需要時計算下一個值，這使得它們在處理大型數(shù)據(jù)集時更加內存高效。
• 簡潔性：生成器通常比迭代器更簡潔，因為它們不需要顯式定義__iter__和__next__方法。
• 單次使用：生成器只能被迭代一次，一旦迭代完成，就不能再次使用。
• 自動管理：Python自動管理生成器的狀態(tài)，不需要手動管理。

迭代器和生成器都是Python中處理集合和序列的強大工具，選擇使用哪一個取決于具體的應用場景和需求。