本题的写作思路，由几个问题组成，逐步探讨迭代器的价值、使用方法，以及如何将其转化为自己的武器并在日常Python中实际使用。第一个问题：什么是迭代器？一个迭代器，英文Iterator，首先是一个对象，其次，它是一种访问可迭代序列（Iterable）的方法。通常它从序列的第一个元素开始访问，直到访问完所有元素才结束。迭代器也是一个特殊的对象，特殊的是它必须实现两个方法：__iter__和__next__。第二个问题：为什么会有迭代器？迭代器最重要的价值之一：节省内存，这在小数据量下是微不足道的。但是当数据量很大或者程序需要高性能时，它的价值就凸显出来了。第三个问题：迭代器是如何节省内存的？我只知道使用迭代器可以节省内存，但不知道如何使用它来节省内存。下面就来回答一下这个问题。首先创建一个列表：In[1]:a=[1,3,5,9,10]其次，列表中的每个元素+1，创建一个新列表In[2]:a1=[i+1foriina]in依次打印a1中的每个元素：In[8]:foriina1:...:print(i)上面的操作等价于：a1=[]foriina:a1.append(i+1)foriina1:print(i)的空间的复杂度是O(n)，其中n是列表a中元素的个数。但是，使用迭代器实现上面的element+1并打印出来，空间复杂度是多少呢？ait=(i+1foriina)#得到生成器，也是一个特殊的迭代器foriinait:print(i)以上操作等价于：foriina:print(i+1)不需要额外的空间，所以空间复杂度为使用迭代器加1并打印是O(1)。结论：迭代器更节省空间！第四个问题：如何自定义一个Iterator？如上所述，迭代器对象必须实现两个方法。更具体地说，我们演示了如何自定义迭代器。自定义一个迭代器实现斐波那契数列：#斐波那契数列classFabs():def__init__(self,max):self.max=maxself.n,self.a,self.b=0,0,1#定义__iter__方法def__iter__(self):returnsself#定义__next__方法def__next__(self):ifself.n
