Python中的迭代器和生成器（python迭代器和生成器区别）
yuyutoo 2025-03-24 22:21 3 浏览 0 评论
Python 中的迭代器是实现迭代器协议的对象，它由两个方法组成： __iter__() 和 __next__()
迭代器
- __iter__() 方法返回迭代器对象本身，并在循环开始时调用一次。
- __next__() 方法从迭代器返回下一个值。当没有更多要返回的值时，它会引发 StopIteration 异常。
Python 中的大多数内置容器（如列表、元组、字典和集合）都是可迭代对象，可以使用该 iter() 函数转换为迭代器。
my_list = [1, 2, 3]
my_iter = iter(my_list)
print(next(my_iter)) # Output: 1
print(next(my_iter)) # Output: 2
# and so on自定义迭代器：您可以通过使用 __iter__() 和 __next__() 方法定义类来创建自定义迭代器。
Python 中的生成器
生成器是使用函数而不是类创建迭代器的更简单方法。它们像常规函数一样编写， yield 但使用语句一次返回一个值，在值生成的最后一个点左右暂停和恢复其执行和状态。
生成器
- yield 使用语句：生成器不是一次返回所有值（就像带有 return 语句的函数一样），而是一次返回一个值。每次在生成器上调用时 next() ，执行都会从最后一个 yield 语句开始恢复。
- 生成器函数：生成器函数的定义与普通函数类似，但每当它需要生成值时，它都会使用 yield 关键字而不是 return .
def my_generator():
yield 1
yield 2
yield 3
gen = my_generator()
print(next(gen)) # Output: 1
print(next(gen)) # Output: 2
# and so on生成器的优点
- 内存效率：它们允许您声明一个行为类似于迭代器的函数，即它可以在 for 循环中使用。
- 惰性计算：生成器动态计算值，因此不需要一次存储所有值。这使得它们特别适用于大型数据集、无限序列和管道。
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