Python中的迭代器（iterator）是一种用于遍历集合元素的对象，它能够提供一种迭代的方式，让程序员可以便捷地对序列中的元素进行访问。本文将介绍迭代器的概念、工作原理以及在Python中如何使用迭代器提升编程效率。
迭代器（Iterator）是什么？
迭代器是一个可以记住遍历的位置并能够逐个返回集合中的元素的对象。在Python中，迭代器是实现了__iter__()和__next__()方法的对象。
迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完毕。当所有元素被访问后，迭代器会触发StopIteration异常，表示遍历结束。
迭代器的使用方法
在Python中，我们可以使用iter()函数来获取迭代器对象。例如：
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_iter = iter(my_list)
print(next(my_iter)) # 输出：1
print(next(my_iter)) # 输出：2
上述代码中，我们先通过iter()函数获取了my_list的迭代器对象my_iter，然后使用next()函数逐个输出了列表中的元素。
迭代器的优势
相比直接使用循环遍历集合，迭代器具有以下优势：
1. 节省内存：迭代器一次只处理一个元素，不会一次性加载所有元素到内存中。
2. 惰性计算：迭代器只在需要时计算下一个元素，节省了计算资源。
3. 适用于无限序列：由于不需要一次性加载所有元素，迭代器适用于无限序列的处理。
自定义迭代器
除了使用Python内置的迭代器对象，我们还可以通过__iter__()和__next__()方法自定义迭代器类。例如，下面是一个自定义的斐波那契数列迭代器：
class Fib:
def __init__(self):
self.prev, self.curr = 0, 1
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
self.prev, self.curr = self.curr, self.prev + self.curr
return self.prev
通过自定义迭代器，我们可以灵活地实现对各种数据结构（如树、图等）的遍历，从而提高代码的重用性和可读性。
通过本文的介绍，相信你已经对Python中的迭代器有了更深入的了解。合理地使用迭代器能够提升编程效率，让代码更加简洁高效。