Python函数：迭代器与生成器的区别与使用

Python是一种面向对象的高级编程语言，无论是初学者还是专业开发人员都离不开函数。

函数是Python编程中非常重要的一部分，Python提供了两个特殊的语法结构，即迭代器和生成器。无论从数据结构、应用场景还是使用方法上，这两个功能都有很大的区别。

本文将介绍迭代器和生成器的区别及其使用方法。

一、迭代器

a.常规迭代

1. 迭代的概念

在Python中，迭代是一个非常重要的概念，它是指对一个对象进行遍历的操作。

但是，在Python中所有的数据类型都是可以进行迭代操作的，例如，字符串、列表、元组、字典、文件等。

2. 迭代时的常规方法

（1）通过索引进行迭代

Python提供了使用索引访问序列的方法。

例如：

a = ['apple', 'orange', 'pear', 'banana']

for i in range(len(a)):

     print(a[i])

（2）通过for循环进行迭代

Python也可以通过 for 循环对序列进行遍历操作。

例如：

a = ['apple', 'orange', 'pear', 'banana']

for i in a:
  
    print(i)

3.实现迭代器的方法

提供了特殊方法__iter__()和__next__()来实现迭代器。

（1）__iter__()方法

iter() 函数可以将一个可迭代的对象转换成一个迭代器。

例如：

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

    def __iter__(self):
        
        return self

    def __next__(self):
        
        if self.start < self.end:
            
            tmp = self.start
            self.start += 1
            
            return tmp
        else:
            
            raise StopIteration()
            
r = MyRange(1, 10)

for i in r:
    
    print(i)

二、生成器

1.生成器的定义

生成器是一种特殊的迭代器，它是一个用于创建迭代器的简单而强大的工具。

Python中的生成器是Python编程中的一种高级技术，主要是通过yield语句来实现。

2.生成器的使用方法

提供了 yield关键字来实现生成器。

例如：

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

f = fibonacci()
for i in range(10):
    
    print(next(f))

通过使用yield关键字，Python会自动将其转换为一个生成器，从而返回每一个元素。

3.生成器的优点

当对象中数据量非常大时，通过生成器可以实现按需生产，避免了内存浪费。

由于不需要缓存所有的数据，在处理大文件、流等数据时可以显著提高性能。

三、总结

通过以上的介绍，迭代器和生成器是Python编程中非常重要、常用的两个概念。

迭代器是一种遍历序列的常规方法，而生成器是一种强大的工具，可以代替列表、元组等对象，并且可以更好的利用系统资源，提高程序性能。

在编写Python程序时，需要根据实际场景，选择合适的迭代器或生成器来进行数据处理。