Python函数式编程：迭代器详解与生成器应用

本文将深入探讨Python函数式编程中的迭代器概念及其应用。首先，我们从迭代器(Iterator)概述开始，了解它是如何作为访问集合元素的工具，其特点是单向移动且不支持回退，但适用于不可变集合的多线程环境。迭代器的优势在于其延迟计算特性，即只在需要时计算元素，这在处理大数据集或无限序列时非常有用。 接下来，学习如何使用Python内置的iter()函数来创建迭代器对象，例如： ```python lst = range(2) it = iter(lst) ``` 通过调用next()方法逐个访问元素，如： ```python print(next(it)) # 输出：0 ``` 在Python 2.6及以上版本中，可以使用next(iterator)函数实现相同功能。同时，检查迭代器是否还有更多元素的方法是通过内置的`hasattr(iterator, '__next__')`或`hasattr(iterator, 'next')`来判断。 生成器表达式和列表解析是与迭代器密切相关的高级主题。生成器表达式是一种简洁的语法，用于创建迭代器，仅在需要时产生值，从而避免一次性占用大量内存。例如： ```python even_numbers = (x for x in range(10) if x % 2 == 0) ``` 列表解析则是更紧凑的列表生成方式，本质上也是基于生成器表达式： ```python squares = [x**2 for x in range(5)] ``` 尽管列表解析的结果是列表，但它在内部其实也创建了一个生成器，只有在需要时才会计算每个元素。 本篇教程详细阐述了Python函数式编程中迭代器的概念、使用方法以及其与其他构造（如生成器表达式和列表解析）的关联，这对于理解Python高级特性，特别是处理大型数据集和优化内存效率至关重要。