Python中的迭代器(iterator)与生成器(generator)

在Python中，迭代器（iterator）和生成器（generator）是两种非常常见和重要的概念，它们都用于处理可迭代对象（iterable）。可迭代对象是一类可以用循环遍历获取元素的对象，如列表、元组、字符串等。

迭代器是一个实现了迭代协议的对象，它可以被用于循环遍历获取下一个元素。迭代器具有两个基本方法：

1. __iter__()：返回该对象自身，该方法必须存在于任何迭代器类中。

2. __next__()：返回下一个元素，如果没有其余元素，则会引发StopIteration异常。

我们可以使用内置函数iter()来获取一个对象的迭代器。例如，对于一个列表，可以通过iter()来获取其迭代器。

my_list = [1, 2, 3]
my_iter = iter(my_list)

然后可以使用next()函数逐个获取列表中的元素。

print(next(my_iter))  # 输出1
print(next(my_iter))  # 输出2
print(next(my_iter))  # 输出3
print(next(my_iter))  # 引发StopIteration异常

生成器是一种特殊的迭代器，它使用函数来实现迭代器的功能。生成器函数使用yield语句来返回逐个生成的值，而不是使用return语句返回整个结果集。生成器函数可以被认为是一个特殊的迭代器，它可以暂停和恢复状态，而不需要像普通函数那样保存所有的状态和结果。

生成器函数使用yield来生成值，并且在下一次调用时从上一次的位置继续执行代码。

def my_generator():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

my_gen = my_generator()
print(next(my_gen))  # 输出1
print(next(my_gen))  # 输出2
print(next(my_gen))  # 输出3
print(next(my_gen))  # 引发StopIteration异常

生成器表达式是一种简单的方式来创建生成器，它是通过类似于列表推导的语法来创建的。

my_gen = (x for x in range(1, 4))
print(next(my_gen))  # 输出1
print(next(my_gen))  # 输出2
print(next(my_gen))  # 输出3
print(next(my_gen))  # 引发StopIteration异常

生成器可以大大减少内存消耗，因为它只在需要时生成值，而不会一次性生成和存储所有的元素。这对于处理大量数据或无限序列非常有用。

总结起来，迭代器和生成器是Python中用于遍历和处理可迭代对象的重要概念。迭代器是实现迭代协议的对象，而生成器是一种特殊的迭代器，使用函数和yield语句生成逐个值。生成器可以有效地减少内存消耗，并且可以用于处理大量数据和无限序列。对于Python中的循环遍历和处理可迭代对象，迭代器和生成器是非常有用和强大的工具。