1. 迭代器（Iterator）
迭代器是一个实现了 __iter__() 和 __next__() 方法的对象。通过这两个方法，你可以手动控制迭代过程。
# 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_iter = MyIterator(1, 5)
for item in my_iter:
print(item)
Python中的内置函数 iter() 可以用于创建迭代器。
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_iterator = iter(my_list)
for item in my_iterator:
print(item)
2. 生成器（Generator）
生成器是一种更简单、更优雅的迭代器实现方式。它使用了 yield 语句来生成值，而不是一次性返回所有结果。这样可以节省内存并更加高效。
# 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 item in gen:
print(item)
生成器表达式是一种简洁创建生成器的方式：
gen_expr = (x for x in range(1, 5))
for item in gen_expr:
print(item)
生成器在处理大量数据时特别有用，因为它们只在需要时生成数据，而不是一次性产生所有结果。
以上是迭代器和生成器的基本用法。它们在处理大型数据集时非常实用，可以提高效率并降低内存占用。
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