Python中的迭代器和生成器的区别是什么？

Python中的迭代器和生成器的区别是什么？

在Python编程中，迭代器（iterator）和生成器（generator）都是用于处理可迭代对象的工具。它们两者都可以用于遍历数据，但是在实现上却有一些不同之处。

迭代器是一个对象，它实现了迭代器协议（iterator protocol）。迭代器对象需要包含两个方法：__iter__()和__next__()。其中，__iter__()方法返回迭代器对象本身，而__next__()方法返回可迭代对象中的下一个元素。如果没有更多的元素可供迭代，__next__()方法必须引发StopIteration异常。下面是一个简单的迭代器示例：

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)登录后复制

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)登录后复制

需要注意的是，生成器具有延迟计算的特性，这意味着它们只在需要时才会生成值，而不是提前生成所有的值。这使得生成器在处理大量数据时非常高效，因为它们不需要一次性将所有数据加载到内存中。

总结起来，迭代器是一种实现迭代器协议的对象，而生成器是一种特殊的迭代器，使用yield语句来定义函数。两者都可以用于遍历数据，但生成器的实现更加简洁，并且具有延迟计算的特性。在实际开发中，根据具体的需求情况选择合适的工具可以提高程序的效率和可读性。

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