Python中的迭代器和生成器

本文深入探讨Python中的迭代器和生成器,解释它们如何有效地处理序列元素,特别是节省内存。迭代器通过`__iter__`和`__next__`方法工作,而生成器利用生成器函数和`yield`语句按需生成数据。通过实例展示了如何创建和使用这两种工具,强调它们在处理大型数据集和节省资源方面的优势。

迭代器和生成器是Python中强大且灵活的工具,用于处理序列或集合中的元素。它们提供了一种有效的方式来遍历数据,而不需要事先加载整个序列到内存中。在本文中,我们将深入探讨迭代器和生成器的概念,并提供一些示例代码来说明它们的用法和优势。

  1. 迭代器
    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序列、集合或其他可迭代对象中的元素。迭代器的核心是__iter__()__next__()方法。

__iter__()方法返回迭代器对象本身。这使得迭代器可以像可迭代对象一样使用,例如在for循环中使用。

__next__()方法返回序列中的下一个元素。当没有更多的元素可供返回时,它会引发StopIteration异常。这使得迭代器可以逐个返回元素,而不需要事先加载整个序列到内存中。

下面是一个简单的示例,演示了如何创建一个迭代器来遍历一个列表的元素:

class MyIterator:
    def __init__
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