python 生成器和迭代器的区别
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1、迭代器(iterator)是一个实现了迭代器协议的对象,python的一些内置数据类型(列表,数组,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
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
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迭代器是一个更抽象的概念,任何对象,如果它的类有 next 方法和 iter 方法返回自己本身,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。
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)
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。
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)
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2021-08-24 · 百度认证:北京一天天教育科技有限公司官方账号,教育领域创作者
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迭代器是遵循迭代协议的对象。用户可以使用iter()以从任何序列得到迭代器(如list,tuple,dictionary,set等)。另一个方法则是创建一个另一种形式的迭代器——generator。要获取下一个元素,则使用成员函数next()(Python2)或函数next()function(Python3)。当没有元素时,则引发StopIteration此例外。若要实现自己的迭代器,则只要实现next()(Python2)或__next__()(Python3)
生成器(Generator),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)
区别:
生成器能做到迭代器能做的所有事,而且因为自动创建iter()和next()方法,生成器显得特别简洁,而且生成器也是高效的,使用生成器表达式取代列表解析可以同时节省内存。除了创建和保存程序状态的自动方法,当发生器终结时,还会自动抛出StopIteration异常。
生成器(Generator),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)
区别:
生成器能做到迭代器能做的所有事,而且因为自动创建iter()和next()方法,生成器显得特别简洁,而且生成器也是高效的,使用生成器表达式取代列表解析可以同时节省内存。除了创建和保存程序状态的自动方法,当发生器终结时,还会自动抛出StopIteration异常。
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