Python高级编程进阶：深入理解迭代器、生成器与异步编程7

大家好，欢迎来到「Python高级编程」系列的第二篇文章！在上一篇文章中，我们学习了Python的基础知识和一些常用的高级特性。本篇文章将深入探讨Python中更高级的特性：迭代器、生成器以及异步编程，这些特性对于编写高效、优雅和可扩展的Python代码至关重要。

一、迭代器(Iterators)

迭代器是Python中一个强大的工具，它允许我们遍历序列（例如列表、元组、字符串）或其他可迭代对象，而无需一次性加载所有元素到内存中。这对于处理大型数据集非常重要，因为它可以显著提高程序的效率和性能。迭代器遵循迭代器协议，该协议主要包含两个方法：`__iter__()` 和 `__next__()`。

`__iter__()` 方法返回迭代器对象本身，`__next__()` 方法返回迭代器中的下一个元素。当迭代器没有更多元素时，`__next__()` 方法会抛出 `StopIteration` 异常。我们可以使用 `for` 循环方便地遍历迭代器。

```python
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_iterator = iter(my_list) # 获取迭代器对象
print(next(my_iterator)) # 输出 1
print(next(my_iterator)) # 输出 2
for item in my_iterator: # 剩余元素通过for循环遍历
print(item) # 输出 3, 4, 5
```

自定义迭代器需要实现这两个方法。例如，我们可以创建一个自定义迭代器来生成斐波那契数列：

```python
class FibonacciIterator:
def __init__(self, max):
= max
self.a, self.b = 0, 1
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.a > :
raise StopIteration
a, b = self.a, self.b
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
return a
fib = FibonacciIterator(100)
for num in fib:
print(num)
```

二、生成器(Generators)

生成器是创建迭代器的简便方法。它使用函数定义，但使用 `yield` 关键字而不是 `return` 关键字返回元素。`yield` 关键字暂停函数的执行并将当前值返回给调用者。下次调用时，函数从暂停的地方继续执行。生成器不需要显式地实现 `__iter__()` 和 `__next__()` 方法。

```python
def fibonacci_generator(max):
a, b = 0, 1
while a

2025-03-16

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