Python迭代器与生成器:简洁高效的数据处理

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本文详细介绍了Python中的迭代器和生成器,它们是处理大型数据集或延迟计算的理想工具。迭代器提供遍历可迭代对象的机制,而生成器利用函数惰性计算,节省内存并提高效率。通过实例展示了如何使用它们,以实现简洁高效的代码。

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迭代器和生成器是Python中强大且常用的工具,用于处理大型数据集或者需要延迟计算的情况。它们提供了一种高效、内存友好的方式来处理数据,同时也使我们的代码更加简洁易读。本文将详细介绍迭代器和生成器的概念,并提供相应的源代码示例。

迭代器(Iterators)

迭代器是Python中用于遍历可迭代对象的一种机制。可迭代对象(Iterable)是指实现了__iter__()方法的对象,例如列表、字符串、字典等。迭代器对象(Iterator)是指实现了__iter__()__next__()方法的对象,它能够逐个返回可迭代对象中的元素。

我们可以使用iter()函数将可迭代对象转换为迭代器对象。下面是一个简单的示例,展示了如何使用迭代器遍历列表中的元素:

my_list = [1, 2
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