深入理解Python中的生成器与迭代器：打造高效数据处理利器

深入理解Python中的生成器与迭代器：打造高效数据处理利器

在Python编程中，生成器和迭代器是处理大数据集和复杂数据结构的两大重要工具。它们提供了一种高效、节省内存的方式来处理数据流，是Python编程中不可或缺的组成部分。本文将深入探讨生成器和迭代器的概念、工作原理、使用场景以及它们之间的区别与联系，帮助读者更好地理解并应用这两个强大的工具。

一、迭代器（Iterator）

迭代器是一种可以记住遍历的位置的对象。在Python中，迭代器从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。

iter() 函数用来生成迭代器，next() 函数用来获取迭代器中的下一个元素。当元素全部被访问后，再次调用 next() 会抛出 StopIteration 异常。

示例：

# 定义一个简单的迭代器
class MyIterator:
    def