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迭代器（Iterator）和生成器（Generator）是非常重要的概念。其中__iter__()返回迭代對象自身；
在Python中，迭代器（Iterator）和生成器（Generator）是非常重要的概念。它們可以幫助我們更加高效地進行數(shù)據(jù)處理和程序設(shè)計，從而提升代碼質(zhì)量、減少開發(fā)時間。
首先，什么是迭代器？簡單來說，迭代器就是一個對象，能夠按照一定順序遍歷容器中的元素，并且不需要事先知道容器大小。這樣，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時就能夠節(jié)省內(nèi)存空間。
那么如何創(chuàng)建一個迭代器呢？在Python中，只需要實現(xiàn)__iter__()和__next__()方法即可。其中__iter__()返回迭代對象自身；__next__()返回下一個值，并在沒有后繼元素時引發(fā)StopIteration異常。
例如：
```
class MyIterator:
def __init__(self, start, end):
self.start = start
self.end = end
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.start > self.end:
raise StopIteration
else:
value = self.start
self.start += 1
return value
my_iterator = MyIterator(1, 5)
for i in my_iterator:
print(i) # 輸出1到5的整數(shù)
接著，我們來介紹一下生成器。與迭代器類似，生成器也可以用于按需生成序列，但是它們更加簡潔和高效。在Python中，我們可以使用yield關(guān)鍵字來定義生成器函數(shù)。
def my_generator(start, end):
while start <= end:
yield start
start += 1
my_iterator = my_generator(1, 5)
可以看出，使用生成器比手動實現(xiàn)迭代器要更加方便。另外，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，由于只有一個元素會被計算并返回給調(diào)用者，所以生成器也能夠節(jié)省內(nèi)存空間。
除此之外，在Python中還有一些常見的內(nèi)置函數(shù)和標準庫與迭代器、生成器密切相關(guān)。例如：
- zip(): 將多個可迭代對象打包成一個元組序列；
- map(): 對可迭代對象應(yīng)用同一個函數(shù)，并返回結(jié)果列表；
- filter(): 返回使得某個條件為真的所有元素構(gòu)成的新列表；
- itertools: 提供了許多用于創(chuàng)建、操作和合并迭代器和其他工具類等功能。
總結(jié)起來，Python中的迭代器和生成器是非常強大且靈活的編程概念。它們不僅能夠提高代碼質(zhì)量、降低開發(fā)難度；同時也能幫助我們優(yōu)化程序執(zhí)行效率，并避免浪費系統(tǒng)資源。
因此，在日常編程中，我們應(yīng)該充分利用迭代器和生成器這兩個工具，并不斷學(xué)習(xí)新的相關(guān)技術(shù)和應(yīng)用場景。只有這樣才能夠更好地提升自己的編程水平，成為一名真正優(yōu)秀的Python開發(fā)者！
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