「Python迭代器与生成器」：介绍Python中迭代器和生成器的概念、用法和区别。

在Python中，迭代器（Iterator）和生成器（Generator）是用于处理集合数据的重要概念。它们的运用可以极大地提升代码的简洁性和效率。

首先，我们来介绍迭代器。迭代器是一个对象，它可以在遍历集合时逐个返回元素，而不需要提前将集合中的所有元素准备好。迭代器的工作方式是通过定义两个基本方法：__iter__和__next__。

__iter__方法需要返回迭代器对象自身，并且在进行迭代时被调用。而__next__方法则负责返回下一个元素的值，并在达到集合的结尾时抛出StopIteration异常。

下面是一个简单的实现迭代器的例子，它可以迭代一个从1开始的无穷序列：

class InfiniteSequence:
    def __iter__(self):
        self.num = 1
        return self
    
    def __next__(self):
        value = self.num
        self.num += 1
        return value

使用这个迭代器，我们可以通过调用next()函数来逐个获取序列中的元素：

sequence = InfiniteSequence()
print(next(sequence))  # 输出1
print(next(sequence))  # 输出2
print(next(sequence))  # 输出3

接下来，我们介绍生成器。生成器是一种特殊的函数，它使用yield关键字来产生值，而不是使用return关键字。简单来说，生成器可以看做是一个迭代器的变体。

生成器函数在每次调用时都会返回一个迭代器对象，通过调用生成器函数来产生值的过程可以被暂停和继续。这使得生成器函数具有了极高的灵活性。

下面是一个简单的生成器函数的例子，它可以生成斐波那契数列的前n个数：

def fib_generator(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

使用这个生成器，我们可以通过迭代的方式来获取数列的值：

fib = fib_generator(5)
for num in fib:
    print(num)  # 输出0, 1, 1, 2, 3

从上面的例子中可以看出，生成器函数在每次yield语句处会暂停，并且保存当前状态。当下次调用生成器函数时，它会从上次暂停的地方继续执行。

那么迭代器和生成器有什么区别呢？

首先，迭代器是一种对象，而生成器是一种函数。迭代器需要实现__iter__和__next__两个方法，而生成器只需要使用yield关键字。

其次，迭代器通常用于遍历已有的数据集合，而生成器则可以按需生成数据，不需要事先准备好所有数据。

最后，生成器函数具有状态保存功能，可以保存函数的上下文，而迭代器通常不具备这样的功能。

总结起来，迭代器和生成器是Python中用于处理集合数据的重要工具。迭代器通常用于遍历已有的集合，而生成器则可以按需生成数据。它们的灵活性和高效性使得它们在Python开发中得到广泛应用。