Python编程高级进阶：深入理解迭代器、生成器与异步编程12

欢迎来到Python编程高级组！本篇文章将深入探讨Python编程中一些高级特性，帮助你提升编程技能，编写更高效、更优雅的代码。我们将重点关注迭代器、生成器和异步编程这三个关键方面，并结合实际案例进行讲解。

一、迭代器（Iterator）

迭代器是访问集合元素的一种方式，它允许你逐个访问集合中的元素，而无需一次性加载整个集合到内存中。这对于处理大型数据集非常重要，可以有效地节省内存资源。迭代器遵循迭代器协议，即实现了`__iter__`和`__next__`这两个特殊方法。`__iter__`方法返回迭代器对象本身，而`__next__`方法返回集合中的下一个元素，当没有更多元素时，则引发`StopIteration`异常。

例如，我们可以创建一个简单的迭代器来生成斐波那契数列：```python
class FibonacciIterator:
def __init__(self, max_num):
self.max_num = max_num
self.a, self.b = 0, 1
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.a > self.max_num:
raise StopIteration
a, b = self.a, self.b
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
return a
fib_iter = FibonacciIterator(100)
for num in fib_iter:
print(num)
```

这段代码定义了一个`FibonacciIterator`类，实现了迭代器协议，可以方便地生成斐波那契数列。 通过for循环，我们可以轻松地遍历迭代器。

二、生成器（Generator）

生成器是创建迭代器的简便方法，它使用`yield`关键字来定义，每次调用`next()`方法时，生成器会执行到下一个`yield`语句，并返回`yield`语句后面的值。当生成器执行完毕或遇到`return`语句时，会自动引发`StopIteration`异常。

使用生成器可以更简洁地实现迭代器： ```python
def fibonacci_generator(max_num):
a, b = 0, 1
while a

2025-04-26

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