1. 本章核心概念

迭代器（Iterator）

• 可以记住遍历位置的对象
• 从集合第一个元素开始访问，直到结束
• 只能前进，不可后退
• 依赖两个方法：iter()、next()
• 字符串、列表、元组等都可以创建迭代器

生成器（Generator）

• 使用 yield 的函数
• 本质上是迭代器
• 每次执行到 yield 会暂停，下次从暂停处继续
• 按需生成值，节省内存
• 适合大量数据或无限序列

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2. 关键语法与机制

iter()

• 将可迭代对象转换为迭代器
• 示例：it = iter([1,2,3])

next()

• 获取迭代器的下一个值
• 若无更多元素 → 抛出 StopIteration

StopIteration

• 用于标识迭代结束
• 自定义迭代器时必须手动抛出

yield

• 暂停函数执行并返回值
• 下次迭代从暂停处继续
• 生成器函数必须包含至少一个 yield

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3. 示例代码（可直接运行）

示例 1：基础迭代器

list = [1, 2, 3, 4]
it = iter(list)
print(next(it))
print(next(it))

示例 2：for 遍历迭代器

list = [1, 2, 3, 4]
it = iter(list)
for x in it:
    print(x, end=" ")

示例 3：while + try/except

import sys
list = [1, 2, 3, 4]
it = iter(list)
while True:
    try:
        print(next(it))
    except StopIteration:
        sys.exit()

示例 4：自定义迭代器

class MyNumbers:
    def __iter__(self):
        self.a = 1
        return self

    def __next__(self):
        x = self.a
        self.a += 1
        return x

myiter = iter(MyNumbers())
print(next(myiter))
print(next(myiter))

示例 5：限制次数并触发 StopIteration

class MyNumbers:
    def __iter__(self):
        self.a = 1
        return self

    def __next__(self):
        if self.a <= 20:
            x = self.a
            self.a += 1
            return x
        else:
            raise StopIteration

for x in MyNumbers():
    print(x)

示例 6：生成器函数（倒计时）

def countdown(n):
    while n > 0:
        yield n
        n -= 1

generator = countdown(5)
print(next(generator))
print(next(generator))
print(next(generator))

for value in generator:
    print(value)

示例 7：生成器实现斐波那契

import sys

def fibonacci(n):
    a, b, counter = 0, 1, 0
    while True:
        if counter > n:
            return
        yield a
        a, b = b, a + b
        counter += 1

f = fibonacci(10)
while True:
    try:
        print(next(f), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()

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4. 常见错误与坑

• 忘记处理 StopIteration
• 生成器只能遍历一次
• 在生成器中混用 return 和 yield
• 自定义迭代器忘记抛出 StopIteration
• 误以为生成器会一次性生成所有数据

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5. 实战应用场景

• 大文件逐行读取
• 无限序列
• 数据流处理（pipeline）
• 异步编程基础（yield from → asyncio）