迭代器的核心作用是按需逐个访问数据，节省内存、提升效率，尤其适合处理大文件、数据库结果或无限序列；它通过惰性计算、统一接口和简化逻辑实现高效、安全、清晰的数据遍历。
迭代器的核心作用是按需逐个访问数据，节省内存、提升效率，尤其适合处理大文件、数据库结果或无限序列这类无法一次性加载到内存的数据。
比如读取一个几GB的日志文件，如果用 readlines() 会把所有行塞进内存，容易崩溃；而用迭代器（如直接对文件对象 for line in f:）每次只读一行，内存占用几乎恒定。
Python 中 for 循环、sum()、list() 等内置函数都依赖迭代器协议（__iter__ 和 __next__）。只要对象实现了这个协议，就能被统一处理——不管它是列表、文件、自定义类，还是网络流。
迭代器不预先计算全部结果，只在调用 next() 时产出下一个值。这使得定义“理论上无限”的对象成为可能，比如斐波那契数列、时间戳流、随机数生成器。
技术上面应用了三层结构，AJAX框架，URL重写等基础的开发。并用了动软的代码生成器及数据访问类，加进了一些自己用到的小功能，算是整理了一些自己的操作类。系统设计上面说不出用什么模式，大体设计是后台分两级分类，设置好一级之后，再设置二级并选择栏目类型，如内容，列表，上传文件，新窗口等。这样就可以生成无限多个二级分类，也就是网站栏目。对于扩展性来说，如果有新的需求可以直接加一个栏目类型并新加功能操作
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比起手动维护下标、判断边界、处理异常，用迭代器写循环更简洁可靠。Python 自动捕获 StopIteration 并退出循环，不用你操心越界问题。
基本上就这些。迭代器不是炫技，而是 Python “按需计算”哲学的体现——不提前做没必要的事，也不多占一点内存。
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