Python 中的生成器函数和迭代器函数有什么区别？

Python 中的生成器函数和迭代器函数都是用来实现迭代器协议（iterator protocol）的方式之一。迭代器协议是指对象必须提供一个 __next__() 方法来实现迭代，如果没有下一个元素则应该抛出 StopIteration 异常。同时，迭代器也应该实现 __iter__() 方法，返回自身作为迭代器对象。

在 Python 中，我们可以使用 for 循环对可迭代对象进行遍历。但是，有些情况下我们需要自己实现迭代过程，这时就可以使用生成器函数和迭代器函数。

生成器函数的定义形式为：

def generator_function():
    # some code
    yield some_value
    # some code

当我们调用生成器函数时，它会返回一个生成器对象。调用生成器对象的 __next__() 方法可以依次返回 yield 语句中的值。当所有的 yield 语句执行完毕，函数的执行状态会被冻结，直到下一次调用 __next__() 方法时重新开始执行函数，从上一次停止的位置继续执行。

与普通函数不同的是，生成器函数的执行是惰性求值的。也就是说，只有在需要得到下一个值时才会执行对应的代码。这样可以节省内存和计算时间，尤其是在生成器函数处理大量数据时。

下面是一个简单的生成器函数的例子：

def count_up(limit):
    x = 0
    while x < limit:
        yield x
        x += 1

for i in count_up(5):
    print(i)

该示例中，count_up() 函数会生成一个从 0 到 limit - 1 的整数序列，通过 yield 语句依次返回每个整数。对于每个返回的值，for 循环会自动调用迭代器对象的 __next__() 方法。因此，上面的代码会打印出：

0
1
2
3
4

需要注意的是，生成器函数与迭代器函数的区别在于实现的方式，而不是功能上的区别。生成器函数实际上是一种特殊的迭代器函数，因为它们都是实现了迭代器协议的。

相对于生成器函数，迭代器函数的定义形式稍微有些不同。迭代器函数是将迭代逻辑封装在一个类中，并将迭代器的内部状态存储在实例变量中。通常情况下，我们会使用一个 __iter__() 方法来返回迭代器对象本身。

下面是一个简单的迭代器函数的示例：

class CountUp:
    def __init__(self, limit):
        self.limit = limit
        self.x = 0

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.x < self.limit:
            value = self.x
            self.x += 1
            return value
        else:
            raise StopIteration

for i in CountUp(5):
    print(i)

该示例中，CountUp 类实现了 __iter__() 和 __next__() 方法，实例化后可以作为一个可迭代的对象来使用。与生成器函数不同，迭代器函数的实现方式更加符合面向对象的设计理念。同时，它们也可以更加灵活地处理迭代逻辑，比如可以实现网络流或者从数据库中读取数据等。

总的来说，Python 中的生成器函数和迭代器函数都是实现迭代器协议的方式，它们都可以用来封装迭代逻辑。不同之处在于实现方式和使用场景，生成器函数更适合处理大量数据和非常复杂的迭代逻辑，而迭代器函数更适合实现定制的迭代器和面向对象的设计。需要根据具体场景来选择不同的实现方式。