Python中的迭代器和生成器的區別是什么？
在Python編程中，迭代器（iterator）和生成器（generator）都是用于處理可迭代對象的工具。它們兩者都可以用于遍歷數據，但是在實現上卻有一些不同之處。
迭代器是一個對象，它實現了迭代器協議（iterator protocol）。迭代器對象需要包含兩個方法：__iter__()和__next__()。其中，__iter__()方法返回迭代器對象本身，而__next__()方法返回可迭代對象中的下一個元素。如果沒有更多的元素可供迭代，__next__()方法必須引發StopIteration異常。下面是一個簡單的迭代器示例：
class MyIterator:
def __init__(self, limit):
self.limit = limit
self.current = 0
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.current < self.limit:
value = self.current
self.current += 1
return value
else:
raise StopIteration
my_iterator = MyIterator(5)
for num in my_iterator:
print(num)
登錄后復制
生成器是一種特殊的迭代器，其實現更加簡潔。生成器使用關鍵字yield來定義函數，當函數被調用時，它會返回一個生成器對象。每次調用生成器對象的__next__()方法時，函數會恢復執行，直到遇到yield語句，將yield后面的值返回給調用者，并暫停函數的執行。然后，下一次調用__next__()方法時，函數從上一次yield語句暫停的位置繼續執行，直到再次遇到yield語句。以下是使用生成器實現斐波那契數列的示例代碼：
def fib_generator(limit):
a, b = 0, 1
for _ in range(limit):
yield a
a, b = b, a + b
fib = fib_generator(5)
for num in fib:
print(num)
登錄后復制
盡管迭代器和生成器的實現方式上有所不同，但在使用上它們非常相似。通過使用for循環，我們可以遍歷迭代器和生成器對象，并獲取它們產生的每個元素。例如，上述示例代碼中的迭代器對象my_iterator和生成器對象fib都可以通過for循環逐個訪問它們所產生的元素。
需要注意的是，生成器具有延遲計算的特性，這意味著它們只在需要時才會生成值，而不是提前生成所有的值。這使得生成器在處理大量數據時非常高效，因為它們不需要一次性將所有數據加載到內存中。
總結起來，迭代器是一種實現迭代器協議的對象，而生成器是一種特殊的迭代器，使用yield語句來定義函數。兩者都可以用于遍歷數據，但生成器的實現更加簡潔，并且具有延遲計算的特性。在實際開發中，根據具體的需求情況選擇合適的工具可以提高程序的效率和可讀性。
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