python中迭代器和生成器的区别 简述

迭代器和生成器都可以用来迭代序列，但它们之间存在一些区别。

迭代器是一个对象，它实现了迭代器协议，即实现了`__iter__`和`__next__`方法。迭代器可以用来遍历序列，每次调用`__next__`方法返回序列中的下一个元素，如果序列已经到达末尾，则抛出`StopIteration`异常。迭代器是惰性计算的，只有在需要时才会计算下一个元素，因此可以处理大量数据。

生成器是一种特殊的迭代器，它可以通过函数来创建。生成器函数使用`yield`语句来返回一个值，并保存当前函数的状态，以便下次调用时可以从上次中断的地方继续执行。生成器函数在调用时不会立即执行，而是返回一个生成器对象，只有在迭代器中调用`__next__`方法时才会执行函数体，直到遇到`yield`语句返回一个值。因此，生成器可以用来处理大量数据，同时具有更好的可读性和可维护性。

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简述python中迭代器和生成器的联系和区别

迭代器是一个对象，它实现了迭代协议，即定义了一个 `__next__()` 方法，每次调用该方法都会返回一个值，直到没有更多的值可供返回，抛出 `StopIteration` 异常。迭代器可以被用于循环中，例如 `for` 循环。

生成器是一种特殊的迭代器，它是一个函数或方法，使用 `yield` 语句生成值。当生成器函数被调用时，它返回一个生成器对象，该对象实现了迭代协议，并且可以在需要时生成值。生成器函数可以使用 `yield` 语句生成任意数量的值，也可以在需要时接收参数。

生成器是一种更高级的迭代器，它具有延迟计算的特性，可以在需要时生成值，而不必一次生成所有值。与迭代器相比，生成器更加灵活和方便。

因此，生成器是迭代器的一种特殊形式，它们具有相同的目的，但是生成器提供了更高级的功能和更简单的语法。

简述python中迭代器的作用以及工作原理

Python中迭代器是一种对象，可以用于遍历可迭代对象（如列表、元组、集合、字符串等）。迭代器通过内置方法`__iter__()`返回自身对象，通过内置方法`__next__()`返回下一个元素，当没有下一个元素时，会抛出`StopIteration`异常。

迭代器的作用是实现惰性计算，即在需要时才生成数据，节省了内存空间。同时，迭代器也可以用于处理大量数据流，如读取文件、处理网络数据等。

迭代器的工作原理是通过不断调用`__next__()`方法，实现逐个遍历元素。每次调用`__next__()`方法时，会从可迭代对象中获取下一个元素，直到所有元素都被遍历完毕。如果没有下一个元素，则会抛出`StopIteration`异常。同时，迭代器可以使用`for`循环语句自动遍历，也可以使用`next()`函数手动遍历。