Python中的迭代器和生成器的差別是什麼？

Python中的迭代器和生成器的差別是什麼？

在Python程式設計中，迭代器（iterator）和生成器（generator）都是用來處理可迭代物件的工具。它們兩者都可以用於遍歷數據，但是在實現上卻有一些不同之處。

迭代器是一個對象，它實作了迭代器協定（iterator protocol）。迭代器物件需要包含兩個方法：__iter__()和__next__()。其中，__iter__()方法傳回迭代器物件本身，而__next__()方法傳回可迭代物件中的下一個元素。如果沒有更多的元素可供迭代，__next__()方法必須引發StopIteration異常。以下是一個簡單的迭代器範例：

class MyIterator:
    def __init__(self, limit):
        self.limit = limit
        self.current = 0

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.current < self.limit:
            value = self.current
            self.current += 1
            return value
        else:
            raise StopIteration

my_iterator = MyIterator(5)
for num in my_iterator:
    print(num)

生成器是一種特殊的迭代器，其實作更加簡潔。生成器使用關鍵字yield來定義函數，當函數被呼叫時，它會傳回一個生成器物件。每次呼叫生成器物件的__next__()方法時，函數會恢復執行，直到遇到yield語句，將yield後面的值傳回給呼叫者，並暫停函數的執行。然後，下次呼叫__next__()方法時，函數會從上一次yield語句暫停的位置繼續執行，直到再次遇到yield語句。以下是使用生成器實作斐波那契數列的範例程式碼：

def fib_generator(limit):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(limit):
        yield a
        a, b = b, a + b

fib = fib_generator(5)
for num in fib:
    print(num)

儘管迭代器和生成器的實作方式上有所不同，但在使用上它們非常相似。透過使用for循環，我們可以遍歷迭代器和生成器對象，並取得它們產生的每個元素。例如，上述範例程式碼中的迭代器物件my_iterator和生成器物件fib都可以透過for迴圈逐一存取它們所產生的元素。

要注意的是，生成器具有延遲計算的特性，這意味著它們只在需要時才會產生值，而不是提前產生所有的值。這使得生成器在處理大量資料時非常高效，因為它們不需要一次將所有資料載入到記憶體中。

總結起來，迭代器是一種實現迭代器協定的對象，而生成器是一種特殊的迭代器，使用yield語句來定義函數。兩者都可以用於遍歷數據，但生成器的實現更加簡潔，並且具有延遲計算的特性。在實際開發中，根據具體的需求情況選擇合適的工具可以提高程式的效率和可讀性。

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