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1. 可迭代对象

• 迭代是 Python 最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式
• 可迭代对象 ：可以被循环遍历的对象

1.1 常见的可迭代对象

• 序列类型
  列表（list） ：是一种可变的序列类型
  元组（tuple） ：是一种不可变的序列类型
  字符串（str） ：由字符组成的不可变序列
• 集合类型
  集合（set） ：无序且元素唯一的集合类型
  字典（dict） ：以键 - 值对形式存储数据的集合类型。在遍历字典时，默认遍历的是键
• 其他可迭代对象
  文件对象 ：在 Python 中，打开的文件对象是可迭代的，可以逐行读取文件内容
  range() 对象 ：用于生成一个不可变的整数序列

1.2 迭代器和生成器

在 Python 中，迭代器（Iterator） 和 生成器（Generator） 都是用于遍历数据的工具，用于处理可迭代对象

2. 迭代器

2.1 定义

迭代器是实现了迭代器协议的对象，是一个可以记住遍历位置的对象
迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退
迭代器协议要求对象必须实现两个方法：iter() 和 next()

• iter() ：返回迭代器对象本身，通常返回 self。
• next() ：返回迭代器的下一个值，如果没有元素则抛出 StopIteration 异常

2.2 原理

迭代器是一种 惰性求值 的机制，它并不一次性生成所有元素，而是在需要时 逐个生成元素 ，这样可以节省内存
当你使用 for 循环遍历一个迭代器时，实际上是在不断调用迭代器的 next() 方法，直到抛出 StopIteration 异常

2.3 特点

• 惰性计算 ：按需生成元素，适合处理大数据集
• 一次性使用 ：遍历结束后需重新初始化才能再次使用
• 手动控制 ：需显式调用 next() 或使用 for 循环

2.4 示例

2.4.1 for语句进行遍历

迭代器对象使用常规 for语句 进行遍历

list = [1, 2, 3, 4]
it = iter(list)  # 创建迭代器对象
for x in it:print(x, end=" ")

输出：

D:\PycharmProjects\pythonProject.venv\Scripts\python.exe
D:\PycharmProjects\pythonProject-test.py
1 2 3 4

Process finished with exit code 0

2.4.2 next() 函数进行遍历

也可以使用 next() 函数 进行遍历

import sys  # 引入 sys 模块list = [1, 2, 3, 4]
it = iter(list)  # 创建迭代器对象while True:try:print(next(it))except StopIteration:sys.exit()

输出：

D:\PycharmProjects\pythonProject.venv\Scripts\python.exe
D:\PycharmProjects\pythonProject-test.py
1 2 3 4

Process finished with exit code 0

2.4.3 自定义迭代器

示例：生成 0 到 n 的偶数

class TestIterator:def __init__(self, n):self.n = nself.current = 0def __iter__(self):return selfdef __next__(self):if self.current >= self.n:raise StopIterationvalue = self.currentself.current += 2return value# 使用迭代器
even_iter = TestIterator(6)
for num in even_iter:print(num)  # 输出: 0 2 4

输出：

D:\PycharmProjects\pythonProject.venv\Scripts\python.exe
D:\PycharmProjects\pythonProject-test.py
0 2 4

Process finished with exit code 0

注：
StopIteration 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况；在 next() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代

2.5 内置迭代器

• Python 中的许多内置对象（如列表、元组、字符串等）都可以通过 iter() 函数 转换为迭代器

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_iterator = iter(my_list)
print(next(my_iterator))  # 输出: 1
print(next(my_iterator))  # 输出: 2

输出：

D:\PycharmProjects\pythonProject.venv\Scripts\python.exe
D:\PycharmProjects\pythonProject-test.py
1 2

Process finished with exit code 0

3. 生成器

3.1 定义

• 生成器是一种特殊的迭代器，通过 yield 关键字 实现，无需显式定义 iter 和 next

3.2 创建方式

3.2.1 生成器表达式

• 生成器表达式：类似于列表推导式，但使用 圆括号 () 而不是方括号 []

gen_expr = (x for x in range(0, 6, 2))
print(list(gen_expr))  # 输出: [0, 2, 4]

输出：

D:\PycharmProjects\pythonProject.venv\Scripts\python.exe
D:\PycharmProjects\pythonProject-test.py
[0, 2, 4]

Process finished with exit code 0

3.2.2 生成器函数

• 生成器函数： 使用 def 定义，包含 yield 关键字 的函数
• 当函数被调用时，它不会立即执行，而是返回一个生成器对象
• 每次调用生成器的 next() 方法时，函数会从上次暂停的位置继续执行，直到遇到下一个 yield 语句或函数结束

# 生成器函数：生成 0 到 n 的偶数
def test_generator(n):current = 0while current < n:yield currentcurrent += 2
# 使用生成器
gen = test_generator(6)
for num in gen:print(num)  # 输出: 0 2 4
# test_generator 是一个生成器函数，yield 关键字将函数转换为生成器。
# 每次调用 __next__() 方法时，函数会执行到 yield 语句，返回 yield 后面的值，并暂停执行，下次调用时从暂停的位置继续执行

输出：

D:\PycharmProjects\pythonProject.venv\Scripts\python.exe
D:\PycharmProjects\pythonProject-test.py
0 2 4

Process finished with exit code 0

3.3 特点

• 简洁性 ：自动实现迭代器协议，代码更简洁
• 惰性计算 ：按需生成元素，节省内存
• 状态保存 ：每次 yield 暂停执行，下次从暂停位置继续

4. 迭代器和生成器比较

\	迭代器	生成器
实现方式	需手动定义 iter 和 next	使用 yield 或生成器表达式
代码复杂度	代码较多	代码更简洁
内存占用	通常需预先生成数据	惰性生成，节省内存
适用场景	需要自定义复杂遍历逻辑	快速实现按需生成数据
性能	取决于实现逻辑	通常更高（惰性计算优化）

4.1 迭代器优势

• 需要 完全控制迭代逻辑 （如自定义遍历顺序）
• 需要 复用迭代器对象 （生成器通常只能遍历一次）

# 自定义树结构的遍历
class TreeNode:def __init__(self, value):self.value = valueself.children = []class TreeIterator:def __init__(self, root):self.stack = [root]def __iter__(self):return selfdef __next__(self):if not self.stack:raise StopIterationnode = self.stack.pop()self.stack.extend(node.children[::-1])  # 逆序压栈，实现前序遍历return node.value# 使用迭代器遍历树
root = TreeNode(1)
root.children = [TreeNode(2), TreeNode(3)]
for value in TreeIterator(root):print(value)  # 输出: 1 2 3

输出：

D:\PycharmProjects\pythonProject.venv\Scripts\python.exe
D:\PycharmProjects\pythonProject-test.py
1 2 3

Process finished with exit code 0

4.2 生成器优势

4.2.1 惰性计算

• 按需生成：适用于处理 大文件或无限序列
• 逐行读取大文件， 避免一次性加载到内存

def read_large_file(file_path):with open(file_path, "r") as file:for line in file:yield line.strip()# 逐行处理文件
for line in read_large_file("data.txt"):process(line)  # 假设 process 是处理函数

4.2.2 无限序列

• 生成器可以表示无限序列，如斐波那契数列

# 使用生成器函数生成斐波那契数列，并将该数列的前 n（这里 n 为 10）项依次打印输出
# !/usr/bin/python3
import sysdef fibonacci(n):  # 生成器函数 - 斐波那契a, b, counter = 0, 1, 0 # 初始化三个变量while True:if (counter > n):returnyield aa, b = b, a + bcounter += 1f = fibonacci(10)  # f 是一个迭代器，由生成器返回生成while True:try:print(next(f), end=" ")except StopIteration:sys.exit()

输出：

D:\PycharmProjects\pythonProject.venv\Scripts\python.exe
D:\PycharmProjects\pythonProject-test.py
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55

Process finished with exit code 0

4.2.3 协程与状态管理

• 生成器可通过 接收外部数据 send() ，用于协程编程

def coroutine():while True:received = yieldprint(f"Received: {received}")co = coroutine()
next(co)       # 启动生成器
co.send("Hello")  # 输出: Received: Hello

输出：

D:\PycharmProjects\pythonProject.venv\Scripts\python.exe
D:\PycharmProjects\pythonProject-test.py
Received: Hello

Process finished with exit code 0

5. 使用场景

• 大数据处理 send()：当处理大型数据集时，使用迭代器和生成器可以避免一次性将所有数据加载到内存中，提高程序的性能和内存使用效率
• 无限序列生成 send()：生成器可以方便地生成无限序列，如斐波那契数列等，只需在生成器函数中使用循环和 yield 语句即可

5.1 迭代器和生成器选择原则

迭代器：适合需要精细控制遍历逻辑的场景，需手动实现接口
生成器：适合快速实现惰性计算、处理大数据或无限序列，代码简洁高效
选择原则：

• 优先使用生成器（更简洁，适合大多数场景）
• 需要复杂遍历逻辑或复用迭代器时，使用迭代器

如有其他问题，欢迎各位大佬指正~