Python中的迭代器和生成器函数简介

Python是一种高级编程语言，它提供了许多内置函数和数据类型，其中包括两个非常有用的概念，即迭代器和生成器函数。本文将简要介绍这两个概念，以及如何使用它们来处理大量数据。

迭代器（Iterators）

迭代器是Python的一种对象，它可以遍历数据集合中的所有元素。在Python中，许多数据类型都支持迭代器操作，例如列表、元组、字典、集合等。对于列表或元组来说，可以使用for循环进行遍历：

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
for i in my_list:
    print(i)

输出：

1
2
3
4
5

在这个例子中，my_list是一个包含5个元素的列表，通过for循环遍历，将每个元素依次输出。这里使用i作为临时变量来保存当前遍历到的元素值。在每个循环迭代中，i都会被重新赋值，直到遍历结束。

Python的迭代器有一个特殊的方法next()，用于获取下一个元素。当没有更多元素时，会引发StopIteration异常。可以使用内置函数iter()来获取数据集合的迭代器对象。例如：

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_iter = iter(my_list)
print(next(my_iter))  # 输出：1
print(next(my_iter))  # 输出：2

在这个例子中，创建了一个包含5个元素的列表my_list，使用iter()获取迭代器对象my_iter，然后连续调用next()方法输出 个和第二个元素。

生成器函数（Generators）

生成器函数是一种特殊的函数，它可以返回一个生成器对象，这个对象可以被迭代遍历。与普通函数不同的是，生成器函数执行后并不会马上返回所有结果，而是逐次返回单个结果，每次执行到yield语句时停顿，下次调用时从停顿的位置继续执行。

下面是一个简单的生成器函数的例子，它用于生成一系列斐波那契数列数字（即前两个数字的和是第三个数字），每次返回一个斐波那契数列数字：

def fibonacci():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield b
        a, b = b, a + b

使用for循环遍历生成器对象时，可以得到一系列斐波那契数列数字，直到代码执行完毕或者达到某个停止条件：

for i in fibonacci():
    if i > 1000:
        break
    print(i)

这个例子会一直输出斐波那契数列数字，直到遇到一个大于1000的数字时退出循环。使用yield语句来返回数列数字，而无需创建一个完整的数列来返回结果。生成器函数是Python中非常有用的一个功能，特别是处理大量数据时，可以极大地节省内存和计算资源。

总结

迭代器是一种遍历数据集合的对象，支持next()方法逐个返回元素值。可以使用内置函数iter()获取数据集合的迭代器对象。生成器函数是一个能够返回一个生成器对象的函数，不会一次性返回全部结果，逐步返回单个结果，执行到yield语句时停顿。生成器函数可以大大节省内存和计算资源。在Python中，迭代器和生成器函数是非常有用的工具，可以帮助处理大量数据。