Python面向对象编程中的迭代器与生成器

### 1. 理解迭代器与生成器

迭代器与生成器是Python中非常重要且常用的概念，它们在处理数据、优化代码以及处理大数据集等方面发挥了重要作用。在本章中，我们将深入探讨迭代器与生成器的概念、特点以及应用场景，为后续的实际操作奠定扎实的基础。
### 2. 迭代器的使用

迭代器是Python中用于遍历可迭代对象的工具，可以通过迭代器按需生成值，而不必提前生成和存储所有的值。在本章节中，我们将介绍如何创建迭代器对象、迭代器的迭代方式以及如何自定义迭代器。

#### 2.1 创建迭代器对象

要创建一个迭代器对象，我们可以使用`iter()`函数将可迭代对象转换为迭代器。下面是一个简单的例子，将一个列表转换为迭代器并输出其中的值：

# 创建迭代器对象
my_list = ['apple', 'banana', 'cherry']
my_iter = iter(my_list)

# 输出迭代器中的值
print(next(my_iter))  # 输出：'apple'
print(next(my_iter))  # 输出：'banana'
print(next(my_iter))  # 输出：'cherry'

#### 2.2 迭代器的迭代方式

迭代器对象可以使用`next()`函数来逐个输出其中的值，当迭代器中的所有值都被输出后，再次调用`next()`函数将引发`StopIteration`异常。下面是一个使用迭代器的例子：

# 创建迭代器对象
my_tuple = ('apple', 'banana', 'cherry')
my_iter = iter(my_tuple)

# 迭代输出
while True:
    try:
        print(next(my_iter))
    except StopIteration:
        break

#### 2.3 自定义迭代器

除了通过`iter()`函数将可迭代对象转换为迭代器外，我们还可以自定义迭代器类。自定义迭代器类需要包含`__iter__()`和`__next__()`方法，其中`__iter__()`返回迭代器对象自身，`__next__()`用于返回迭代器中的下一个值。下面是一个简单的自定义迭代器的例子：

class MyNumbers:
  def __iter__(self):
    self.a = 1
    return self

  def __next__(self):
    if self.a <= 10:
      x = self.a
      self.a += 1
      return x
    else:
      raise S