在Python编程中，生成器和迭代器是两个强大而常用的概念。生成器是一种特殊类型的迭代器，它允许我们按需生成值，而不需要一次性将所有值存储在内存中。这在处理大量数据或无限序列时非常有用。
首先，让我们来了解生成器。生成器可以通过函数中的yield语句来创建。当函数执行到yield语句时，它会暂停并将值返回给调用者，但函数的状态会被保留，以便下次调用时可以继续执行。这样的特性使得生成器非常高效，尤其是在处理大型数据集或无限序列时。
python
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def my_generator():
yield 1
yield 2
yield 3
gen = my_generator()
print(next(gen)) # 输出：1
print(next(gen)) # 输出：2
print(next(gen)) # 输出：3
接下来，让我们看看迭代器。迭代器是一种可以遍历序列元素的对象，它实现了iter()和next()方法。通过调用内置函数iter()，我们可以将可迭代对象转换为迭代器。迭代器的优点是节省内存，并且可以逐个地处理序列中的元素。
python
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my_list = [1, 2, 3]
my_iter = iter(my_list)
print(next(my_iter)) # 输出：1
print(next(my_iter)) # 输出：2
print(next(my_iter)) # 输出：3
生成器和迭代器在Python编程中的应用非常广泛。它们可以用于处理大型数据集、实现惰性计算、解决内存限制问题等。通过深入理解生成器和迭代器的工作原理，我们可以写出更加高效和优雅的Python代码。
