Python进阶:迭代器生成器

目录

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一、前言

二、正文

1. 迭代器（Iterators）

2. 生成器（Generators）

 3. 示例

三、结语

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一、前言

 在 Python 编程中，迭代器（Iterators）和生成器（Generators）是非常重要的概念，它们能够帮助我们处理大量数据、提高代码效率，并且在处理大型数据集时节省内存。本文将深入探讨迭代器和生成器的概念、用法以及在实际应用中的示例。

二、正文

1. 迭代器（Iterators）

迭代器是 Python 中的一种对象，它可以在遍历数据集合时逐个返回元素，而无需将整个数据集加载到内存中。迭代器的基本特点包括：

• 惰性计算：迭代器是按需生成数据的，只有在需要时才会产生下一个元素，这样可以节省内存和计算资源。
• 可迭代性：所有实现了 __iter__() 方法和 __next__() 方法（Python 2 中为 next() 方法）的对象都是迭代器。
• 一次性：迭代器通常是一次性的，一旦遍历完成，就无法重新遍历，需要重新创建一个新的迭代器对象。

在 Python 中，我们可以使用 for 循环来遍历迭代器，也可以使用 next() 函数手动获取下一个元素