【Python】Python迭代器与生成器的区别(详细讲解)

简介: 【Python】Python迭代器与生成器的区别(详细讲解)


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在 Python 中,迭代器(Iterators)和生成器(Generators)都是用于处理可迭代对象的概念,但它们有一些关键的区别。让我们来看看它们的特点和区别:

1. 迭代器(Iterators)

  • 迭代器是一个实现了迭代协议的对象,可以通过内置函数iter()来创建。它主要用于遍历或访问集合(如列表、元组、集合、字典等)中的元素,以及处理大型数据集合时节省内存。
  • 迭代器的基本方法是__iter__()__next__()(在 Python 2 中是next())。__iter__()方法返回迭代器对象本身,并且__next__()方法返回下一个元素,如果没有更多元素则引发StopIteration异常。
  • 迭代器是惰性的,即每次只在需要时产生一个元素,不会提前将所有元素生成并保存在内存中。

假设我们有一个列表,我们想遍历该列表并计算其中所有元素的平方和。在这种情况下,我们可以使用迭代器来逐个获取列表中的元素并进行计算。

# 使用迭代器计算列表中元素的平方和
def square_sum(iterable):
    iterator = iter(iterable)
    result = 0
    try:
        while True:
            element = next(iterator)
            result += element ** 2
    except StopIteration:
        pass
    return result
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
total_square_sum = square_sum(my_list)
print(total_square_sum)  # 输出:55 (1 + 4 + 9 + 16 + 25)

运行结果:


2. 生成器(Generators)

  • 生成器是一种特殊类型的迭代器,使用函数和yield语句来定义。它允许在迭代过程中保存状态,从而使得函数可以在后续调用中继续执行,并返回生成的值,而不是将所有结果一次性返回。
  • 生成器的函数使用yield语句来产生值,而不是return语句。当函数中遇到yield时,会暂停执行并返回一个值给调用者,但函数的状态仍然保留,以便在下一次调用时从上次暂停的位置继续执行。
  • 生成器可以通过函数调用来使用,就像普通函数一样,但是当生成器函数被调用时,它不会立即执行,而是返回一个生成器对象,通过调用next()函数或使用for循环来逐步获取生成的值。
  • 生成器函数可以节省大量内存,因为它们一次只生成一个值,并且不会在内存中保存生成的所有元素。

使用生成器来实现同样的功能,在每次调用时生成一个元素的平方,并保留状态直到下一次调用。

# 使用生成器计算列表中元素的平方和
def square_generator(iterable):
    for element in iterable:
        yield element ** 2
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_values = square_generator(my_list)
# 使用for循环获取生成器的值并计算平方和
total_square_sum = sum(squared_values)
print(total_square_sum)  # 输出:55 (1 + 4 + 9 + 16 + 25)

运行结果:


3. 总结:

这两个示例得出的结果是相同的,但实现方式有所不同。在第一个示例中,我们使用迭代器逐个获取列表中的元素,并且计算整个平方和之后才返回结果。而在第二个示例中,我们使用生成器逐步计算每个元素的平方,并且在生成器中保留了状态,从而实现了节省内存的效果。

使用迭代器时,我们一次获取并处理一个元素,而使用生成器时,我们按需生成并处理每个元素,保留了计算状态,从而能够节省内存,并且可以处理大量的数据集合。

迭代器是一种通用的抽象概念,而生成器是一种特殊类型的迭代器,使用函数和yield语句来实现。生成器在处理大量数据和需要保存状态的情况下非常有用,因为它们能够惰性地产生值并节省内存。相比之下,迭代器通常用于遍历普通的可迭代对象。无论是迭代器还是生成器,它们都是在处理大型数据集合和节省内存方面的有用工具。



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