JavaScript中的迭代器通过next()方法返回value和done属性实现惰性求值，生成器函数以function*定义并使用yield暂停执行，二者结合可高效处理大量数据。
JavaScript 中的迭代器和生成器函数是处理数据序列的强大工具，尤其在面对大量或动态生成的数据时，能有效提升性能并简化代码逻辑。它们的核心优势在于实现“惰性求值”——只有在需要时才计算下一个值，而不是一次性生成所有结果。
理解迭代器（Iterator）
迭代器是一个对象，遵循迭代器协议：拥有一个 next() 方法，返回包含 value 和 done 两个属性的对象。
手动创建一个简单的计数器迭代器：
function createCounter(max) {
let count = 0;
return {
next() {
if (count < max) {
return { value: count++, done: false };
} else {
return { done: true };
}
}
};
}
const counter = createCounter(3);
counter.next(); // { value: 0, done: false }
counter.next(); // { value: 1, done: false }
counter.next(); // { value: 2, done: false }
counter.next(); // { done: true }
虽然可以手动实现，但使用生成器函数更简洁、不易出错。
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生成器函数（Generator Function）简介
生成器函数用 function* 定义，调用后返回一个生成器对象，该对象既是可迭代对象，也是迭代器。
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
它通过 yield 暂停执行，并在下次调用 next() 时恢复。这使得我们可以写出看起来像同步的代码，却能控制执行节奏。
用生成器重写上面的计数器：
function* counterGenerator(max) {
for (let i = 0; i < max; i++) {
yield i;
}
}
const gen = counterGenerator(3);
gen.next(); // { value: 0, done: false }
gen.next(); // { value: 1, done: false }
gen.next(); // { value: 2, done: false }
gen.next(); // { done: true }
还可以在 for...of 循环中直接使用：
for (const num of counterGenerator(3)) {
console.log(num); // 依次输出 0, 1, 2
}
实际应用场景举例
生成器特别适合以下场景：
- 无限序列：比如斐波那契数列，传统数组无法存储无限数据，但生成器可以按需生成。
function* fibonacci() {
let a = 0, b = 1;
while (true) {
yield a;
[a, b] = [b, a + b];
}
}
const fib = fibonacci();
fib.next().value; // 0
fib.next().value; // 1
fib.next().value; // 1
fib.next().value; // 2
- 分页数据处理：模拟从 API 分批获取数据，每调用一次 next() 获取一页。
function* fetchPages(pageSize) {
let page = 1;
while (true) {
const data = await fetch(`/api/items?page=${page}&limit=${pageSize}`);
const json = await data.json();
if (json.items.length === 0) break;
yield json.items;
page++;
}
}
// 注意：生成器内不能用 async*，需封装处理
- 状态机：用 yield 表示不同状态，清晰表达流程转换。
基本上就这些。掌握迭代器与生成器，能让代码更高效、更具表达力，尤其是在处理流式或大数据集时优势明显。
