迭代器与生成器
迭代器和生成器是Python中非常重要和有用的两种编程方式，它们不仅提供了方便的编程方式，而且具有高效、灵活等优点。本文将详细介绍Python中的迭代器和生成器，并展示它们在实际应用中的强大威力。
什么是迭代器？
在Python中，我们可以通过迭代器的方式来遍历一个序列中的元素。迭代器是一种可以遍历集合的对象，它可以在循环语句中被使用。可以根据需求，创建自己的迭代器。在Python中，迭代器是一个实现了迭代器协议的对象，即实现了__iter__和__next__方法。
__iter__方法返回一个迭代器对象，__next__方法返回集合中的下一个元素。
# 定义一个迭代器
class MyIterator:
def __iter__(self):
self.a=0
return self
def __next__(self):
if self.a<10:
x = self.a
self.a +=1
return x
else:
raise StopIteration
上面的代码定义了一个MyIterator迭代器，该迭代器可以在循环语句中使用，例如：
myit= MyIterator()
for i in myit:
print(i) # 输出0~9
什么是生成器？
生成器是一种特殊的迭代器，可以通过函数来创建。它们是在Python2.5中引入的，通过生成器可以更加方便高效地生成数据。
生成器的优点还在于：不需要像列表一样一次性生成所有数据，而是可以通过yield关键字在需要时才生成相应的数据。
# 通过函数来创建生成器
def mygenerator():
yield 1
yield 2
yield 3
yield 4
yield 5
for i in mygenerator():
print(i) #输出1~5
使用生成器的一个重要应用就是在处理大数据集合时，减少了多余的内存使用，从而提高了执行效率。另外，生成器的实现方式也可被视为一种优秀的设计思想--惰性计算。
如何优化生成器的执行效率？
当我们需要生成的数据量非常大时，生成器可能会出现效率方面的问题。这时可以通过以下两种方式进行优化：
使用推导式
Python支持列表推导式和生成器推导式，可以通过它们优化代码的效率。
下面是使用列表推导来优化生成器的例子：
gen1 = (x*x for x in range(10000))
list1 = [x*x for x in range(10000)]
我们使用时钟，统计出这两种方式的执行时间：
import time
def test():
# 使用生成器推导式
start1 = time.clock()
gen1 = (x*x for x in range(10000))
for i in gen1:
pass
end1 = time.clock()
# 使用列表推导式
start2 = time.clock()
list1 = [x*x for x in range(10000)]
for i in list1:
pass
end2 = time.clock()
return end1-start1, end2-start2
time1, time2 = test()
print(f"generators: {time1}, list compression: {time2}")
根据实验结果，使用列表推导式的效率要高于生成器推导式。
使用缓存
在大数据处理时，生成器的效率会受到程序的缓存机制大小的限制，可以通过增加可访问的缓存来提高它的性能。
下面是使用窗口缓存来优化生成器的例子：
def window_filter(data, window_size, threshold):
window_value = []
# 构建窗口
for i in range(0, window_size):
window_value.append(data.__next__())
# 判断
while True:
s = sum(window_value)
if s >= threshold:
yield True
else:
yield False
try:
window_value = window_value[1:]
window_value.append(data.__next__())
except StopIteration:
break
上面的代码将一组数据拆分成一个长度为window_size的窗口，每次向窗口添加一组数据，并根据阈值判断窗口中数据的状态。
通过这种方式可以减少对数据的访问次数，提高了程序的处理效率。
结论
迭代器和生成器是Python中非常有用的两种编程方式。它们可以极大地提高程序的执行效率并减少了内存的使用。在大数据处理时，我们可以通过推导式和缓存机制来优化它们的性能。