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python生成器和迭代器区别

发布时间：2025-02-06 08:11:35 点击量：29

Python中的生成器（Generator）和迭代器（Iterator）是两个密切相关的概念，尽管它们在功能上有些相似，却在实现和使用上存在显著的区别。理解它们的区别及各自的用途对任何一个想要深入掌握Python的开发者来说都是至关重要的。

迭代器

首先，迭代器是一个设计模式，是一种对象，它实现了迭代协议。迭代协议包括两个核心方法：__iter__() 和 __next__()。在Python中，任何实现了这两个方法的对象都称为迭代器。

__iter__()方法：这个方法返回迭代器本身。对于一个真正的迭代器对象来说，iter()函数调用其__iter__()方法后通常返回自身。
__next__()方法：这个方法用于返回容器的下一个元素。每次调用next()时，它都会返回容器中的下一个元素，直到抛出StopIteration异常，标记着容器的结尾。

迭代器的好处之一是“惰性求值”或“延迟计算”。惰性求值意味着数据按需生成，而不是一次性地加载所有数据。这对于处理大型数据集特别有用，因为它可以显著减少内存消耗。

以下是一个简单的迭代器实现：

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 Counter 迭代器
for num in Counter(1, 5):
    print(num)

在这个例子中，一个名为Counter的简单迭代器从low计数到high。__next__()方法用于返回当前值并将其增加1，直到超过指定的high，然后引发一个StopIteration异常停止迭代。

生成器

生成器是创建迭代器的一种简单高效的方法，生成器可以自动实现迭代协议而无须显式定义__iter__() 和 __next__()方法。生成器有两种创建方式：生成器函数和生成器表达式。

生成器函数

生成器函数与普通函数的不同之处在于使用了yield关键字而不是return。每当生成器函数执行到yield语句时，函数会暂停并返回yield后面的值，然后在下次调用时从暂停的地方继续执行。相比于普通的函数，生成器函数无需一次性返回所有结果,而是按需一点一点地返回数据。

以下是一个生成器函数的例子：

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

# 使用生成器函数
for num in counter(1, 5):
    print(num)

这个生成器函数counter提供与前述的Counter迭代器相同的功能，但代码更简洁。生成器会在每次迭代时产生一个值，而不是在开始时构建整个序列。

生成器表达式

生成器表达式是另一种创建生成器的方式，它与列表推导式（也称为列表解析）非常类似，但是生成器表达式使用圆括号()而不是方括号[]。生成器表达式在需要时才生成数据，而不是像列表推导式那样一次性生成。

以下是一个生成器表达式的例子：

# 列表推导式
squared_list = [x*x for x in range(5)]  # 这生成一个列表
print(squared_list)

# 生成器表达式
squared_generator = (x*x for x in range(5))  # 这生成一个生成器
for num in squared_generator:
    print(num)

在这个例子中，列表推导式和生成器表达式都用来计算从0到4的平方，但前者返回一个包含所有结果的列表，内存中存储了所有数值，而后者创建一个生成器，按需一次返回一个值。

生成器与迭代器的区别

实现方式：
- 迭代器通过实现类的__iter__和__next__方法来定义。
- 生成器通过函数定义，其中包含yield关键字。
易用性：
- 迭代器通常需要更多的样板代码，即需要创建一个完整的类并实现必要的方法。
- 生成器更为直观和简洁，尤其是在需要简单序列生成时。
惰性求值：
- 二者都支持惰性求值方式，但生成器的实现更自然，不需要显式维护状态。
内存使用：
- Both utilize lazy evaluation, but generators, in particular, allow handling of large data sets more memory-efficiently than lists or manually-created iterators since they yield one item at a time.
用途：
- 迭代器适用于需要复杂状态协作的场景。
- 生成器适合于需要简单状态保存，且可以用多次产出的情景。