Python迭代器函数:将Python函数转换为迭代器函数，允许遍历大型数据集。

Python迭代器函数是一种特殊的函数，它可以将原本不可遍历的数据集转换为可遍历的迭代器对象。在Python中，迭代器是一种能够按照一定顺序遍历数据集的对象，当我们需要遍历一个非常庞大的数据集时，使用迭代器可以避免将所有数据一次性加载到内存中，从而提高程序的性能和效率。

在Python中，几乎所有的对象都可以被转换为迭代器对象，包括列表、元组、字典、集合、文件等等。但是对于一些特殊的数据集，例如无限可枚举的序列或者数据量极大的数据集，我们无法将它们一次性加载到内存中。此时，我们就可以使用迭代器函数，将这些数据集转换为迭代器对象，从而使用迭代器对象进行遍历。

Python中的迭代器函数是通过yield关键字实现的。yield语句可以将函数转换为一个生成器，该生成器每次被调用时都会返回一个值，并且在下一次调用之前会暂停函数的执行，等待下次调用。这样就可以将原本无法一次性加载到内存中的数据集逐个生成并返回，进而转换为迭代器对象。

下面以一个实例来说明Python迭代器函数的使用。假设我们要计算斐波那契数列，该数列定义为前两项之和等于后一项，具体为：0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, ...，其中 个元素为0，第二个元素为1，第三个元素为前两个元素之和，以此类推。

def fib(n):

    a, b = 0, 1

    for i in range(n):

        yield a

        a, b = b, a + b

if __name__ == '__main__':

    # 生成前10个斐波那契数列

    for num in fib(10):

        print(num)

在上述代码中，我们定义了一个名为fib的迭代器函数，该函数输入参数n表示要生成的斐波那契数列的长度。在函数体中，我们使用了yield语句将每个斐波那契数列的元素一个一个地逐步生成，并在每次生成后暂停函数的执行，等待下次调用。

在主程序中，我们调用了fib函数，并使用for循环语句依次遍历生成器函数返回的斐波那契数列元素。这样，我们就可以无需将所有斐波那契数列的元素都一次性加载到内存中，而是逐个生成并返回，进而生成迭代器对象进行遍历。

总而言之，Python迭代器函数能够将原本无法一次性加载到内存中的数据集转换为迭代器对象，从而提高程序的性能和效率，让我们可以更轻松地遍历大型数据集。使用Python迭代器函数可以极大地简化编程任务，从而提高我们的工作效率和开发效率。