迭代器（Iterator）：
迭代器是一个对象，它实现了两个方法：__iter__() 和 __next__()。通过这两个方法，你可以遍历迭代器的元素。迭代器保存了当前迭代的状态，因此可以从上一次迭代停止的地方继续。
示例：
# 创建一个简单的迭代器
class MyIterator:
def __init__(self, start, end):
self.current = start
self.end = end
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.current >= self.end:
raise StopIteration
else:
self.current += 1
return self.current - 1
# 使用迭代器
my_iterator = MyIterator(1, 5)
for num in my_iterator:
print(num)
生成器（Generator）：
生成器是一种特殊类型的迭代器，它可以通过函数来创建。生成器使用 yield 关键字来产生值，而不是 return。每次调用生成器的 __next__() 方法时，它会执行函数，直到遇到 yield 语句，返回值并保留函数的状态，下次调用时会从上一次 yield 的地方继续执行。
示例：
# 创建一个简单的生成器
def my_generator(start, end):
current = start
while current < end:
yield current
current += 1
# 使用生成器
gen = my_generator(1, 5)
for num in gen:
print(num)
生成器的好处是它更简洁，占用的内存较少，因为它只在需要时产生值。生成器也常用于处理大数据集。
总的来说，迭代器和生成器都是用于处理可迭代对象的工具，它们可以帮助你更有效地处理大量数据或者按需产生数据，而不必一次性把所有数据加载到内存中。
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