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在 Python 中，迭代器是一个对象，它使你能够遍历一个值的序列，如一个列表或元组。它通过实现两个方法来工作： __iter__() 和 __next__()。__iter__() 方法返回迭代器对象本身，而 __next__() 方法返回序列中的下一个值。当没有更多的值可以返回时，它会引发一个 StopIteration 异常。
标准自定义的iterator :
class Squares: def __init__(self, n): self.n = n self.current = 0 def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.current >= self.n: raise StopIteration else: result = self.current ** 2 self.current += 1 return result # Using the iteratorsquares = Squares(5)for square in squares: print(square)在 Python 中，iter() 是一个内置函数，它为一个给定的可迭代对象返回一个迭代器。
一个可迭代的对象是任何可以被循环的对象，如列表、元组、集合、字典或定义了 __iter__() 方法的自定义对象。
当对一个可迭代对象调用 iter() 时，它返回一个迭代器对象，使用 next() 方法从可迭代对象中一次提供一个数值序列。
iter()函数通常与循环和其他迭代器一起使用，以执行过滤、映射和减少一个序列的元素等任务。
用iter()函数创建的迭代器：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]iterator = iter(numbers) print(next(iterator)) # Output: 1print(next(iterator)) # Output: 2print(next(iterator)) # Output: 3lazy iterator :
一个 "懒惰迭代器 "是一个特殊类型的迭代器，它不会预先生成序列中的所有值。相反，它在需要的时候生成它们。当处理非常大的或无限大的序列时，这很有用，因为它避免了一次生成所有的值和消耗大量的内存。
在Python中，懒惰迭代器经常使用生成器函数来实现(生成器是使用yield关键字的函数)，一次返回一个值。每次请求一个值的时候，生成器就在它离开的地方继续工作，并生成序列中的下一个值。
# Define a generator function that yields values lazilydef fibonacci(): a, b = 0, 1 while True: yield a a, b = b, a + b # Use the lazy iterator to print the first 10 Fibonacci numbersfib = fibonacci()for i in range(10): print(next(fib))关于“python中的iterator和"lazy iterator"区别是什么”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“python中的iterator和"lazy iterator"区别是什么”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注编程网行业资讯频道。
