Python生成器和迭代器

Python生成器和迭代器是Python中重要的概念，它们可以帮助我们高效地处理大量数据。

迭代器
在Python中，任何实现了 iter() 和 next() 方法的对象都是迭代器。迭代器可以被用于遍历集合中的元素，可以用 for 循环来遍历迭代器，也可以使用内置函数 next() 来逐个获取迭代器中的元素。

下面是一个迭代器的示例，它可以用于迭代一个数字列表中的所有元素：

class MyIterator:
    def __init__(self, data):
        self.index = 0
        self.data = data

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.index >= len(self.data):
            raise StopIteration
        result = self.data[self.index]
        self.index += 1
        return result

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_iterator = MyIterator(my_list)

for item in my_iterator:
    print(item)  # 输出：1 2 3 4 5

在上面的示例中，我们定义了一个名为 MyIterator 的类，它实现了迭代器协议。iter() 方法返回迭代器对象自身，next() 方法则返回下一个元素。在 next() 方法中，我们首先判断当前索引是否已经超出了列表长度，如果超出了，则抛出 StopIteration 异常来终止迭代。

生成器
生成器是一种特殊的迭代器，它是通过 yield 关键字来实现的。生成器可以在需要的时候生成值，并且可以保持它们的状态，以便在下一次调用时继续生成。

下面是一个生成器的示例，它可以用于生成一个字符串中所有的单词：

def words(string):
    for word in string.split():
        yield word

my_string = "pidancode.com is a great website"
my_words = words(my_string)

for word in my_words:
    print(word)  # 输出：pidancode.com is a great website

在上面的示例中，我们定义了一个名为 words 的生成器函数，它使用 yield 关键字来生成字符串中的单词。当我们调用生成器函数时，它并不会立即生成所有的单词，而是在需要时才生成，并且会保持它们的状态，以便在下一次调用时继续生成。我们可以使用 for 循环来遍历生成器对象中的所有元素，也可以使用内置函数 next() 来逐个获取生成器中的元素。

总结：Python生成器和迭代器是Python中重要的概念，它们可以帮助我们高效地处理大量数据。任何实现了 iter() 和 next() 方法的对象都是