迭代器和生成器是 Python 中強大的特性，用于簡化代碼和提高效率。它們允許我們在需要時逐步計算結果，避免一次性加載所有數據到內存中。本文將詳細介紹 Python 迭代器和生成器的基本語法、命令、示例、應用場景、注意事項，并進行總結。

迭代器詳解

基本語法

在 Python 中，迭代器是實現了 __iter__() 和 __next__() 方法的對象。

• __iter__(): 返回迭代器對象本身。
• __next__(): 返回迭代器的下一個值，當沒有更多的值時，拋出 StopIteration 異常。

示例代碼

class MyIterator:def __init__(self, limit):self.limit = limitself.current = 0def __iter__(self):return selfdef __next__(self):if self.current < self.limit:self.current += 1return self.currentelse:raise StopIteration# 使用迭代器
my_iter = MyIterator(5)
for num in my_iter:print(num)  # 輸出 1 2 3 4 5

生成器詳解

基本語法

生成器是一種特殊的迭代器，用于簡化迭代器的創建。生成器函數使用 yield 關鍵字來生成值，每次調用生成器函數時，執行都會暫停在 yield 語句，并從該點繼續。

示例代碼

def my_generator(limit):current = 0while current < limit:current += 1yield current# 使用生成器
for num in my_generator(5):print(num)  # 輸出 1 2 3 4 5

命令和操作

• iter(): 將對象轉化為迭代器。
• next(): 獲取迭代器的下一個元素。

示例代碼

# 使用 iter 和 next
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
iter_obj = iter(my_list)
print(next(iter_obj))  # 輸出 1
print(next(iter_obj))  # 輸出 2

應用場景

1. 延遲計算：迭代器和生成器允許按需計算結果，避免提前計算所有結果。

   示例代碼：

   def infinite_sequence():num = 0while True:yield numnum += 1# 延遲計算示例
   for i in infinite_sequence():if i > 5:breakprint(i)  # 輸出 0 1 2 3 4 5
   

2. 內存效率：適用于處理大數據集，通過逐步生成數據避免占用大量內存。

   示例代碼：

   def read_large_file(file_path):with open(file_path) as file:for line in file:yield line.strip()# 逐行讀取大文件
   for line in read_large_file('large_file.txt'):print(line)
   

3. 流式數據處理：適合處理需要流式處理的數據，如網絡請求或日志文件。

   示例代碼：

   import requestsdef fetch_data(url):response = requests.get(url, stream=True)for line in response.iter_lines():yield line# 流式處理網絡數據
   for line in fetch_data('http://example.com/largefile'):print(line)
   

注意事項

1. 一次性使用：迭代器和生成器是一次性使用的，迭代后需要重新創建。

   示例代碼：

   gen = my_generator(3)
   for num in gen:print(num)  # 輸出 1 2 3
   for num in gen:print(num)  # 不會輸出任何內容
   

2. 錯誤處理：在使用 next() 時，應處理 StopIteration 異常以避免程序崩潰。

   示例代碼：

   iter_obj = iter([1, 2, 3])
   try:while True:print(next(iter_obj))
   except StopIteration:print("Iteration complete.")
   

3. 生成器表達式：生成器表達式可以用于在單行代碼中創建生成器，語法類似于列表推導式，但使用小括號而不是方括號。

   示例代碼：

   gen_exp = (x ** 2 for x in range(5))
   for num in gen_exp:print(num)  # 輸出 0 1 4 9 16
   

總結

Python 中的迭代器和生成器提供了一種高效、簡潔的方法來處理數據流。它們可以在需要時生成數據，避免一次性加載大量數據，從而提高內存和計算效率。盡管使用起來非常強大，但需要注意代碼的可讀性、處理異常和避免過度復雜的邏輯。

通過合理使用迭代器和生成器，可以編寫出高效、簡潔且可維護的 Python 代碼。