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迭代器和生成器是Python中实现迭代的两种主要方式，它们都允许用户创建可以遍历数据集的对象。在Python中，迭代器协议是指对象需要遵守`__iter__()`和`__next__()`方法的实现。而生成器则是利用函数来实现迭代的一种更简洁的方式。

## 1. 迭代器协议

迭代器协议是Python中实现对象迭代的基础。要成为迭代器，任何对象都需要实现两个方法。

* `__iter__()`方法，它返回迭代器对象本身。
* `__next__()`方法，它返回迭代器的下一个值。

如果迭代已经到达序列的末端，`__next__()`应该抛出一个`StopIteration`异常。

### 代码示例：

```python
class Counter:
    def __init__(self, low, high):
        self.current = low
        self.high = high
    
    def __iter__(self):
        return self
    
    def __next__(self):
        if self.current > self.high:
            raise StopIteration
        else:
            self.current += 1
            return self.current - 1

# 使用迭代器
for c in Counter(3, 8):
    print(c)
```

运行结果：

```
3
4
5
6
7
8
```

## 2. 生成器基础

生成器是一种用普通函数语法定义的迭代器。当你调用一个生成器函数时，它不会立即执行，而是返回一个生成器对象。只有通过迭代这个对象时，函数才会执行。

### 代码示例：

```python
def counter(low, high):
    while low <= high:
        yield low
        low += 1

# 使用生成器
for c in counter(3, 8):
    print(c)
```

运行结果与上面的迭代器示例相同。

## 3. 使用yield的高级技巧

`yield`可以在函数中用来暂停函数的执行并返回一个值。当迭代器再次被查询时，函数会从它停下来的地方继续执行。

### 代码示例：

```python
def counter(low, high):
    while low <= high:
        yield low
        low += 1
        if low == 5:
            yield from range(100, 103)
            
for c in counter(3, 8):
    print(c)
```

运行结果：

```
3
4
100
101
102
5
6
7
8
```

## 4. 生成器表达式

生成器表达式是创建生成器的快捷方式，类似于列表推导，但它们使用圆括号而不是方括号。

### 代码示例：

```python
squares = (x**2 for x in range(10))

for num in squares:
    print(num)
```

运行结果：

```
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81
```

以上各部分展示了如何使用迭代器协议创建迭代器，如何定义和使用生成器函数，使用`yield`的高级技巧，以及如何快速创建生成器的生成器表达式。这些工具和概念让Python中的迭代变得灵活而强大，是每个Python开发者都应该掌握的核心概念。