要高效遍历大量数据，应使用迭代器实现惰性计算。首先可定义类并实现__iter__()和__next__()方法以创建自定义迭代器；其次可通过生成器函数（使用yield）简化迭代器创建；还可使用生成器表达式（如(expression for item in iterable)）节省内存；最后可利用itertools模块中的工具（如count、cycle、chain）构建高效迭代流程。
如果您尝试在Python3中实现高效的数据遍历，但发现直接使用循环处理大量数据时内存消耗过高，则可能是未充分利用迭代器的惰性计算特性。以下是定义和创建Python3迭代器的具体步骤：
一、实现迭代器协议
在Python中，一个对象要成为迭代器，必须实现两个方法：__iter__() 和 __next__()。这两个方法共同构成了迭代器协议。通过手动实现这些方法，可以创建自定义的迭代器。
1、定义一个类，并在类中实现 __iter__() 方法，该方法应返回迭代器对象本身，通常为 self。
2、在同一个类中实现 __next__() 方法，该方法返回序列中的下一个元素。当没有更多元素时，应引发 StopIteration 异常。
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3、在 __next__ 方法内部编写逻辑，控制每次调用时返回的值，并维护当前状态（如索引或计数器）。
二、使用生成器函数创建迭代器
生成器函数是一种更简洁的方式，用于创建迭代器。它通过 yield 关键字暂停函数执行并返回一个值，下次调用时从暂停处继续执行。
1、定义一个函数，在其中使用 yield 语句代替 return 返回值。
2、每次调用该函数时，将返回一个生成器对象，该对象是可迭代的迭代器。
3、通过 for 循环或 next() 函数逐个获取生成器产生的值。
三、使用生成器表达式
生成器表达式类似于列表推导式，但使用圆括号而非方括号，其不会一次性生成所有元素，而是按需产生，节省内存。
1、使用语法 (expression for item in iterable) 创建生成器表达式。
2、将结果赋值给变量，得到一个生成器对象。
3、通过 next() 或 for 循环遍历生成器中的值。
四、利用内置工具构建迭代器
Python 的 itertools 模块提供了多种高效的迭代器构造工具，可用于组合、过滤和转换数据流。
1、导入模块：import itertools。
2、使用如 itertools.count()、itertools.cycle()、itertools.chain() 等函数快速创建特定行为的迭代器。
3、结合其他可迭代对象，构建复杂的数据处理流程。
