Python高级编程：深入理解迭代器、生成器与异步编程309

大家好，欢迎来到“Python高级编程”系列的第三篇文章！在前两篇文章中，我们已经学习了Python的基础语法和一些常用的数据结构。今天，我们将深入探讨Python中的迭代器、生成器以及异步编程，这些是掌握Python高级编程的关键技术，能够帮助你编写更高效、更优雅的代码。

一、迭代器（Iterator）

迭代器是访问集合元素的一种方式。它不像列表那样一次性加载所有元素到内存中，而是按需产生元素。迭代器对象必须实现两个特殊方法：`__iter__` 和 `__next__`。`__iter__` 方法返回迭代器对象本身，`__next__` 方法返回迭代器的下一个元素，当没有更多元素时，抛出 `StopIteration` 异常。

举个例子，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):
= 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 i in fib:
print(i)
```

这段代码定义了一个`FibonacciIterator`类，它实现了迭代器协议。`__next__`方法在每次调用时返回下一个斐波那契数，直到超过设定的最大值。 这显著地节省了内存，尤其是在处理大型数据集时。

二、生成器（Generator）

生成器是一种特殊的迭代器，它使用 `yield` 关键字来产生值。生成器函数的执行会暂停在 `yield` 语句处，并将产生的值返回给调用者。下次调用 `next()` 方法时，生成器函数从暂停的地方继续执行，直到下一个 `yield` 语句或函数结束。

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

2025-05-17

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