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迭代器与生成器：Python中的高效数据处理

迭代器是访问集合元素的一种方式。在Python中，迭代器通过定义__iter__()方法的对象来实现，可以提供一种统一的数据访问接口。迭代器只能向前迭代，不支持倒退，这在大多数应用中并没有太大影响。

迭代器的优势

对于原生支持随机访问的数据结构（如list、tuple），迭代器相比传统的索引访问并没有明显优势。然而，对于无法随机访问的数据结构（如set），迭代器是唯一的访问元素的方式。迭代器的另一个显著优势是它不需要事先加载所有元素。迭代器在访问元素时会动态计算，前后两边的元素可能不存在或被销毁，这使得它特别适合处理大型或无限的数据集合。

迭代器的核心方法包括next()，用于获取下一个元素，以及__iter__()，用于返回迭代器对象本身。Python内置的iter()函数可以获取迭代器对象，例如：

lst = range(5)it = iter(lst)for val in it:    print(val)

迭代器在处理越界时会抛出StopIteration异常。Python的for循环语句会自动处理这一异常，确保迭代过程的安全性。

生成器：更高效的迭代方式

生成器是带有yield语句的函数。在Python中，生成器函数既可以保持迭代器的简洁性，又能在迭代过程中保存状态。例如，使用生成器可以轻松生成斐波那契数列：

def fab(max):    n, a, b = 0, 0, 1    while n < max:        yield b        a, b = b, a + b        n += 1

调用生成器时，可以直接用for循环遍历生成的值：

for num in fab(5):    print(num)

生成器的优势在于它能够在迭代过程中动态生成数据，而无需占用内存。这种设计既保留了传统迭代器的高效性，又避免了内存膨胀的问题。

字符串格式化：灵活的数据展示

Python的字符串格式化功能非常强大，可以满足多种格式化需求。格式化字符串可以包含多个格式标记，例如：

tpl = "i am %s age %d" % ("alex", 18)tpl = "i am %(name)s age %(age)d" % {"name": "alex", "age": 18}tpl = "percent %.2f" % 99.97623

格式化标记的详细说明如下：

• 类型标记：如s用于字符串，d用于整数等。
• 对齐方式：可选填充字符和对齐方式（如>右对齐）。
• 数值格式：支持多种表示方式，如科学计数法、浮点数格式等。
• 特殊符号：#用于显示二进制、八进制、十六进制的前缀，%%用于显示百分号。

常用格式化示例：

tpl = "numbers: {:b},{:o},{:d},{:x},{:X}, {:%}".format(15, 15, 15, 15, 15, 15.87623, 2)

这些功能使得字符串格式化变得灵活且强大，便于构建美观且结构化的输出内容。

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