Python 基础知识：什么是 Python 的迭代器和生成器？

在Python中，迭代器（Iterator）和生成器（Generator）是用于处理可迭代对象的两个相关但不同的概念。

迭代器（Iterator）：

1. 定义： 迭代器是一个实现了迭代协议的对象，它能够在一次循环中逐个地产生值。
2. 迭代协议： 对象需要实现 __iter__ 方法和 __next__ 方法。__iter__ 方法返回迭代器对象自身，__next__ 方法返回下一个值。
3. 特点： 迭代器可以被用于迭代（循环）一次，每次从序列中返回一个值，直到没有更多的值可用。
4. 使用方式： 可以使用内置函数 iter() 创建一个迭代器对象，并使用 next() 获取下一个值。

# 示例：迭代器
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_iter = iter(my_list)

print(next(my_iter))  # 输出: 1
print(next(my_iter))  # 输出: 2

生成器（Generator）：

1. 定义： 生成器是一种特殊的迭代器，它使用函数的方式来实现迭代器协议。
2. 特点： 生成器函数使用 yield 语句来产生值，而不是使用 return。每次调用生成器的 next() 方法时，生成器函数会执行到 yield 处，返回一个值，同时保存函数的状态，以便下次调用时从上次停止的位置继续执行。
3. 使用方式： 定义一个函数，并在其中使用 yield 语句，然后通过调用该函数创建一个生成器对象。

# 示例：生成器
def my_generator():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

gen = my_generator()

print(next(gen))  # 输出: 1
print(next(gen))  # 输出: 2

区别和选择：

• 内存使用： 生成器使用的内存通常比直接创建一个列表的方式更少，因为它是按需产生值，而不是一次性产生所有值。

• 性能： 在某些情况下，生成器可能比使用迭代器或列表更高效，特别是在处理大量数据或需要延迟计算的情况下。

• 语法： 生成器使用函数的方式定义，而迭代器通常使用类的方式定义。

在选择使用迭代器还是生成器时，可以根据具体的场景和需求来决定。生成器通常更适用于大型数据集或需要按需产生值的情况。