迭代器与生成器：Python高效处理数据的基础技巧

Python迭代器和生成器用于处理大数据或无限数据，避免一次性加载内存，提升效率。迭代器是实现`__iter__`和`__next__`方法的对象，只能向前迭代（不可重复），可通过`iter()`从列表等可迭代对象转换，用`next()`获取元素。生成器是特殊迭代器，更简洁高效，分生成器函数（`yield`关键字）和表达式（圆括号）。生成器函数如生成斐波那契数列，表达式如`(x**2 for x in range(10))`，均不一次性生成所有元素，内存效率远高于列表推导式。二者核心区别：迭代器需手动实现迭代逻辑，生成器自动；生成器内存效率更高。适用于大数据流、无限序列等场景。掌握它们可优化内存使用，是Python处理数据的关键技巧。