Python中的迭代器和生成器函数：怎么写和使用

Python中的迭代器和生成器函数是两个非常重要的概念，它们可以帮助Python程序员更加高效地编写代码，避免出现内存占用过高的情况。

一、迭代器

Python中的迭代器是一种可以遍历序列、容器等对象的对象，是一个可以不断返回下一个值的对象。使用迭代器的好处在于，它可以让我们逐个处理每一个元素，而不需要将整个序列先全部加载到内存。

Python中所有的可迭代对象都可以作为迭代器对象的基础。在Python中，每个迭代器对象都必须实现两个方法：__iter__() 和 __next__()。__iter__()方法返回迭代器自身，而__next__()方法返回下一个值，如果没有下一个值则抛出StopIteration异常。

为了更好的理解，我们来看一个例子，这里我们定义了一个简单的自定义迭代器：

class MyRange:
    def __init__(self, start, end, step=1):
        self.current = start
        self.end = end
        self.step = step

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.current >= self.end:
            raise StopIteration
        else:
            self.current += self.step
            return self.current - self.step

以上代码定义了一个自定义的可迭代对象MyRange，它的作用相当于range函数，可以生成一系列数字。我们可以将其调用：

for i in MyRange(0, 5, 1):
    print(i)

输出结果是：

0
1
2
3
4

二、生成器

生成器是一种特殊的迭代器，生成器的好处在于它可以更加简洁地定义迭代器，而不需要使用类来定义迭代器。生成器函数是用def语句而不是class语句来定义的，相比自定义的迭代器有更高的灵活度和优雅度，生成器的核心就是yield语句。

yield语句可以让一个函数暂停执行，并且保持函数的状态，接着返回一个值给调用者。当下一次调用该函数时，会从上一次暂停的位置继续执行，并根据函数内部的状态继续返回下一次的值。

我们可以定义一个简单的生成器函数来展示它的用法：

def frange(start, end, step):
    while start < end:
        yield start
        start += step

以上代码定义了一个简单的生成器函数，可以用来生成一系列浮点数。我们可以将其调用：

for i in frange(0, 5, 0.5):
    print(i)

输出结果是：

0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
4.0
4.5

三、如何选择

在选择使用迭代器还是生成器时，很多时候我们可以用生成器来替代自定义的迭代器。使用生成器的好处在于，它更加简洁、易用，尤其是在处理大量数据时，生成器可以有效避免加载内存过大的情况，提高程序效率。

总的来说，迭代器和生成器函数是两种非常重要的Python编程概念，它们可以使我们更加高效地处理数据，提高程序效率。在正确运用这两种技术的前提下，我们可以写出更加优雅、易用的Python程序。