Question

Python中迭代器和生成器的区别与联系

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Answer 1

用代码说明下

def miter():
    return list(range(10))


def myield():
    for i in range(10):
        yield i


print(miter())
print(myield())

输出是

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
<generator object myield at 0x000002A0118740F8>

不知道，你发现什么东西没？

迭代器，是直接返回我们要的数据，

那么假设，我现在要一亿条，是的。迭代器会一次性给你1亿条。

这个对内存是由比较大的消耗的。

那如果我们使用，生成器，你会发现

没有什么压力的，多少都可以给你。

因为，生成器的原理，就只是 记录当前数据的位置，

然后你需要的时候给你返回下一条

这个也是为什么大家都喜欢用 生成器的原因。

Answer 2

先说迭代器，对于string、list、dict、tuple等这类容器对象，使用for循环遍历是很方便的。在后台for语句对容器对象调用iter()函数，iter()是python的内置函数。iter()会返回一个定义了next()方法的迭代器对象，它在容器中逐个访问容器内元素，next()也是python的内置函数。在没有后续元素时，next()会抛出一个StopIteration异常，通知for语句循环结束。
生成器（Generator）是创建迭代器的简单而强大的工具。它们写起来就像是正规的函数，只是在需要返回数据的时候使用yield语句。每次next()被调用时，生成器会返回它脱离的位置（它记忆语句最后一次执行的位置和所有的数据值）

希望对你有帮助

Answer 3

1、迭bai代器（iterator）是一个实现了迭代器协议的对象du，python的一些zhi内置数据类型（列表，数组dao，字符串，字典等）都可以通过for语句进行迭代，我们也可以自己创建一个容器，实现了迭代器协议，可以通过for，next方法进行迭代，在迭代的末尾，会引发stopIteration异常。
2、生成器（generator）是通过yield语句快速生成迭代器，可以不用iter和next方法
yield可以使一个普通函数变成一个生成器，并且相应的next()方法返回是yield后的值。一种更直观的解释是：程序执行到yield时会返回结果并暂停，再次调用next时会从上次暂停的地方继续开始执行。
显然，生成器自身有构成一个迭代器，每次迭代时使用一个yield返回 的值，一个生成器中可以有多个yield的值