解釋Python發電機和迭代器。
迭代器是實現__iter__()和__next__()方法的對象，生成器是簡化版的迭代器，通過yield關鍵字自動實現這些方法。 1. 迭代器每次調用next()返回一個元素，無更多元素時拋出StopIteration異常。 2. 生成器通過函數定義，使用yield按需生成數據，節省內存且支持無限序列。 3. 處理已有集合時用迭代器，動態生成大數據或需惰性求值時用生成器，如讀取大文件時逐行加載。注意：列表等可迭代對像不是迭代器，迭代器到盡頭後需重新創建，生成器只能遍歷一次。
Python 的生成器（generator）和迭代器（iterator）是處理數據流時非常實用的工具，尤其是在處理大量數據或需要惰性求值的場景下。它們能幫你節省內存、提高性能，並讓代碼更簡潔。
什麼是迭代器？
在Python 中，只要一個對象實現了__iter__()和__next__()方法，它就是一個迭代器。
-
__iter__()返回迭代器本身。 -
__next__()每次返回一個元素，當沒有更多元素時會拋出StopIteration異常。
你可能已經用過很多內置的迭代器了，比如列表、字符串、字典這些可迭代對象，在for循環中其實都會被轉換成迭代器來使用。
舉個簡單的例子：
my_list = [1, 2, 3] it = iter(my_list) print(next(it)) # 輸出1 print(next(it)) # 輸出2
但通常你不需要手動調用next() ，交給for循環處理就行了。
生成器是什麼？跟迭代器有什麼關係？
你可以把生成器理解為一種“簡化版的迭代器”。它不需要你手動實現__iter__和__next__ ，而是通過一個帶有yield關鍵字的函數自動生成。
例如：
def my_generator():
yield 1
yield 2
yield 3
gen = my_generator()
print(next(gen)) # 輸出1
print(next(gen)) # 輸出2生成器的好處是：
- 惰性求值，按需生成數據，節省內存
- 更加簡潔，寫起來像普通函數
- 可以用來表示無限序列（比如一個不斷生成數字的函數）
比如你要處理一億個數，如果全存在列表里肯定吃不消，但用生成器可以邊用邊生成。
什麼時候該用生成器，什麼時候用迭代器？
這個問題其實有點像是問：“我是自己搭自行車還是直接買一輛？”
如果你只是想遍歷一個已有的集合，比如列表、文件行、數據庫結果集，那直接用內置的迭代器或者for循環就夠了。
而當你：
- 需要動態生成數據
- 數據量太大不適合一次性加載
- 想保持代碼簡潔清晰
那就更適合用生成器。
舉個實際的例子：讀取大文件。
def read_large_file(file_path):
with open(file_path) as f:
for line in f:
yield line.strip()這樣每次只讀一行，不會一下子把整個文件載入內存。
小細節注意一下
- 不是所有可迭代對像都是迭代器，比如列表是可迭代的，但它本身不是迭代器。
- 一旦迭代器走到了盡頭（拋出
StopIteration），就不能再用了，必須重新創建。 - 生成器只能被遍歷一次，不能重置，除非再次調用生成函數。
總的來說，生成器和迭代器是Python 中處理數據流的基礎工具。了解它們的工作原理，能讓你寫出更高效、更優雅的代碼。
以上是解釋Python發電機和迭代器。的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
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