Python迭代器和生成器的区别及其在函数中的应用

Python中有两个非常重要的概念，它们分别是迭代器和生成器。它们都是Python中非常常见的编程工具，也经常用来解决循环中产生大量数据却无法全部存储的问题。

迭代器的概念

迭代器是Python中的一个基本概念，它是许多Python语言特性（如for循环和生成器）的核心。一个迭代器是一个带有next()方法的对象，它可以不断返回一个序列中的下一个元素，直到所有元素都被消耗。

迭代器的特点：

1. 迭代器可以区分有限迭代器和无限迭代器。无限迭代器由用户定义的next()方法生成，可以一直执行下去，而有限迭代器在使用next()方法时会消耗元素直到没有元素可迭代。

2. 迭代器可以是任何对象，只要实现了next()方法即可。

3. 迭代器可以自定义迭代元素的算法，从而实现代码的复用。

4. 迭代器可以记住迭代元素的状态，从而可以在生成元素时利用已经生成的元素的状态。

生成器的概念

生成器同样是Python中的一个非常重要的概念。它可以看做是一个特殊的迭代器，通过yield语句可以生成相应的值。和迭代器不同的是，生成器在使用时不要使用next()方法，而是使用for循环或者其内建函数next()来获取生成的值。生成器在生成数据时，只有在需要的时候才生成数据，节省内存空间，十分适合在处理大型数据集时使用。

生成器的特点：

1. 生成器可以是一个函数，它返回一个迭代器对象，通过调用next()方法可以获得下一个值。

2. 生成器在函数调用时不会立即执行函数体，而是在调用next()方法时执行函数体并生成数据。

3. 生成器可以通过函数内部的yield语句来生成相应的值，不需要再使用内置的迭代器。

4. 生成器可以用for循环来遍历元素，每个元素都是通过函数体内定义的yield语句按照需要生成的。

生成器和迭代器的区别

虽然生成器和迭代器看起来很相似，但是它们的设计目的略有不同，区别在于生成器使用yield语句来产生数据，而迭代器使用next()方法来获取下一个元素。另外，生成器不仅可以生成数据，还可以保存上一次的运行状态，从而便于下一次继续产生数据。相比之下，迭代器则需要显式地判断是否有下一个元素和循环中递增元素。

在函数中应用迭代器和生成器

在函数中，迭代器和生成器都非常适合用来遍历和生成数据。对于需要处理的数据集较大的问题，使用迭代器和生成器可以有效地节省内存，减轻系统负担。下面给出一些在函数中利用生成器和迭代器的示例代码。

（1）使用生成器生成Fibonacci数列：

def fib():

    a, b = 0, 1

    while True:

        yield b

        a, b = b, a + b

for index, value in enumerate(fib()):

    if index >= 10:

        break

    print(value)

（2）使用迭代器遍历字符串：

def str_iter(str):

    index = 0

    while index < len(str):

        yield str[index]

        index += 1

for i in str_iter('hello world'):

    print(i)

总结

迭代器和生成器都是Python中非常重要的概念，它们都可以用来节省系统内存空间，并且在循环中产生大量数据时非常有用。相比之下，生成器使用yield语句来产生数据并保存状态，更加简洁明了，适合在处理大型数据集时使用。在编写Python的函数时，迭代器和生成器都是非常重要的方法，能够大大提高代码的效率。