一、介绍
迭代器（Iterators）和生成器（Generators）是 Python 中最弱小的性能之一，但也是老手最容易混同的局部。本文将深入探讨这两种概念，以及它们在 Python 编程中的理论利用。
二、了解迭代器
首先，咱们来了解什么是迭代器。在 Python 中，迭代器是任何实现了迭代器协定（定义了 __iter__() 和 __next__() 办法）的对象。咱们能够通过调用 next() 办法获取迭代器的下一个值。当迭代器耗尽时，将引发 StopIteration 异样。
上面是一个简略的迭代器例子：
class Counter:
def __init__(self, low, high):
self.current = low
self.high = high
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.current < self.high:
num = self.current
self.current += 1
return num
raise StopIteration
for num in Counter(3, 9):
print(num) 这个 Counter 类定义了一个简略的迭代器，它从 low 开始，每次迭代减少 1，直到达到 high。留神咱们是如何在 __next__ 办法中抛出 StopIteration 的。这是因为 for 循环通过捕捉 StopIteration 异样来晓得何时进行迭代的。
三、了解生成器
生成器是构建迭代器的一种更加优雅的形式。生成器是一种非凡类型的迭代器，但它的定义更为简略，能够间接应用函数语法。在函数中，咱们应用 yield 语句来返回值，而不是 return。当 yield 被调用时，函数的状态（包含局部变量）都会被保留，以供下次调用。
上面是一个简略的生成器例子：
def counter(low, high):
current = low
while current < high:
yield current
current += 1
for num in counter(3, 9):
print(num) 你能够看到，这个 counter 生成器函数的性能和之前的 Counter 类雷同，但代码更为简洁。
四、生成器表达式
生成器表达式是创立生成器的另一种形式。它们的语法和列表推导式相似，然而应用了圆括号而不是方括号。生成器表达式的长处是它们在解决大数据集时能够节俭内存，因为它们在每次迭代时生成数据，而不是一次性生成所有数据。
上面是一个生成器表达式的例子：
numbers = (num for num in range(3, 9))
for num in numbers:
print(num) 在上述代码中，咱们应用了生成器表达式 (num for num in range(3, 9)) 来创立一个生成器，这个生成器会生成 3 到 8 的整数。
五、迭代器与生成器的实战利用
1. 解决大数据集
迭代器和生成器非常适合解决大数据集，因为它们在任何时候都只放弃一个元素在内存中，而不是将所有元素都加载进内存。例如，如果你须要读取一个十分大的文件，你能够应用生成器来每次只读取一行，而不是一次性读取整个文件。
2. 有限序列
迭代器和生成器能够用来示意有限序列。例如，你能够定义一个生成器，它一直生成斐波那契数列的下一个数。
3. 管道
你能够将多个迭代器或生成器链接起来，造成一个解决管道。例如，你能够定义一个生成器来读取文件的行，而后定义另一个生成器来解决这些行，而后再定义另一个生成器来将解决过的行写入另一个文件。
六、论断
迭代器和生成器是 Python 中的弱小工具，能够帮忙咱们编写出更加优雅和高效的代码。尽管初学者可能会感觉这些概念比拟深奥，但只有了解了它们的工作原理和实用场景，就会发现它们实际上是十分实用和弱小的工具。