Python 是一種流行的多功能程式設計語言，廣泛用于各種應用程式，從 Web 開發和資料分析到機器學習和科學計算。該語言最強大的功能之一是它能夠與生成器和疊代器一起工作，這提供了一種友善有效的方法來處理各種上下文中的大量資料。
在本文中，我們将探讨 Python 中的生成器和疊代器是什麼、它們的工作原理以及您可能希望在代碼中使用它們的原因。我們還将提供一些簡單和複雜的用例來示範這些功能的多功能性。
Python 中的生成器和疊代器是什麼？
在 Python 中，疊代器是一個可以疊代（循環）的對象，這意味着它可以在 for 循環中使用。疊代器是一個實作了疊代器協定的對象，疊代器協定要求它提供兩個方法：iter()和next()。iter() 方法傳回疊代器對象本身，而 next() 方法傳回疊代序列中的下一個值。如果沒有更多的項目要傳回， next() 方法應該引發 StopIteration 異常。
另一方面，生成器是一種特殊類型的疊代器，它是使用函數而不是類定義的。生成器函數是一種包含一個或多個 yield 語句的函數，這些語句會暫時暫停執行并為調用者生成一個值。當再次調用生成器函數時，執行會從中斷處恢複，并記住生成器函數的最後狀态。這使得動态生成一系列值變得容易，而無需預先計算所有值。
為什麼使用生成器和疊代器？
生成器和疊代器在各種上下文中都很有用，因為它們提供了一種高效且記憶體友好的方式來處理大量資料。通過即時生成值或分塊疊代大型資料集，您可以避免一次将整個資料集加載到記憶體中，這對于非常大的資料集來說是不切實際甚至不可能的。
生成器和疊代器對于處理無限或非常大的資料集也很有用，例如來自傳感器的流資料或實時處理日志檔案。通過在需要用到資料的時候生成或疊代資料，您可以避免一次将所有資料存儲在記憶體中。
生成器和疊代器的用例
讓我們看一下 Python 中生成器和疊代器的一些簡單和複雜的用例：
- 生成數字序列：生成器最簡單的用例之一是生成數字序列。這是一個例子：
def generate_numbers(n):
for i in range(n):
yield i
for number in generate_numbers(10):
print(number) 在此示例中，generate_numbers() 函數使用 for 循環和 yield 語句生成從 0 到 n-1 的數字序列。調用該函數時，它會傳回一個疊代器，該疊代器可用于 for 循環以即時生成數字。這比使用清單或 range() 函數預先生成整個數字序列更節省記憶體。
- 處理大型資料集：生成器和疊代器的另一個常見用例是分塊處理大型資料集，而不是一次将整個資料集加載到記憶體中。這是一個例子：
def process_file(file):
with open(file) as f:
for line in f:
yield line.strip()
for line in process_file('data.txt'):
print(line) 在此示例中，process_file() 函數從檔案中讀取大型資料集，并使用 yield 語句逐行生成檔案。調用該函數時，它會傳回一個疊代器，該疊代器可用于 for 循環以處理從磁盤讀取的檔案行。這比一次将整個檔案讀入記憶體更節省記憶體，後者對于無法放入記憶體的非常大的檔案可能會産生問題。
- 過濾值序列：生成器和疊代器也可用于根據特定條件過濾值序列。這是一個例子：
def filter_numbers(numbers):
for number in numbers:
if number % 2 == 0:
yield number
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
for even_number in filter_numbers(numbers):
print(even_number) 在此示例中，filter_numbers() 函數将數字清單作為輸入，并使用 yield 語句和條件語句僅生成偶數。調用該函數時，它會傳回一個疊代器，該疊代器可用于 for 循環以僅即時生成偶數。這比使用清單或 filter() 函數預先建立一個新的偶數清單更節省記憶體。
- 生成無限序列：生成器也可用于生成無限序列值，例如斐波那契數列。這是一個例子：
在此示例中，fibonacci() 函數使用 while 循環和 yield 語句生成無限的斐波那契數列。調用該函數時，它會傳回一個疊代器，該疊代器可用于 for 循環以即時生成斐波那契數列。通過檢查每個數字的值并在超過 100 時跳出循環，我們可以隻生成我們需要的斐波那契數列，而無需預先計算整個序列。
結論
生成器和疊代器是 Python 的強大功能，它們提供了一種友善高效的方式來處理各種上下文中的大量資料。通過即時生成值或分塊疊代大型資料集，您可以避免一次将整個資料集加載到記憶體中，這對于非常大的資料集來說是不切實際甚至不可能的。生成器和疊代器的用例範圍從簡單的（例如生成數字序列）到複雜的（例如生成斐波那契數的無限序列）。了解如何使用生成器和疊代器可以幫助您在 Python 中編寫更高效和記憶體友好的代碼。