python生成器和迭代器的区别
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迭代器和生成器都是Python中特有的概念,迭代器可以看作是一个特殊的对象,每次调用该对象时会返回自身的下一个元素,从实现上来看,一个可迭代的对象必须是定义了__iter__()方法的对象,而一个迭代器必须是定义了__iter__()方法和next()方法的对象。生成器的概念要比迭代器稍显复杂,因为生成器是能够返回一个迭代器的函数,其最大的作用是将输入对象返回为一个迭代器。Python中使用了迭代的概念,是因为当需要循环遍历一个较大的对象时,传统的内存载入方式会消耗大量的内存,不如需要时读取一个元素的方式更为经济快捷。
迭代器
迭代器(iterator)是一种对象,它能够用来遍历标准模板库容器中的部分或全部元素,每个迭代器对象代表容器中的确定的地址。迭代器修改了常规指针的接口,所谓迭代器是一种概念上的抽象:那些行为上像迭代器的东西都可以叫做迭代器。然而迭代器有很多不同的能力,它可以把抽象容器和通用算法有机的统一起来。
迭代器提供一些基本操作符:*、++、==、!=、=。这些操作和C/C++“操作array元素”时的指针接口一致。不同之处在于,迭代器是个所谓的复杂的指针,具有遍历复杂数据结构的能力。其下层运行机制取决于其所遍历的数据结构。因此,每一种容器型别都必须提供自己的迭代器。事实上每一种容器都将其迭代器以嵌套的方式定义于内部。因此各种迭代器的接口相同,型号却不同。这直接导出了泛型程序设计的概念:所有操作行为都使用相同接口,虽然它们的型别不同。
迭代器使开发人员能够在类或结构中支持foreach迭代,而不必整个实现IEnumerable或者IEnumerator接口。只需提供一个迭代器,即可遍历类中的数据结构。当编译器检测到迭代器时,将自动生成IEnumerable接口或者IEnumerator接口的Current,MoveNext和Dispose方法。
生成器
生成器是一次生成一个值的特殊类型函数。可以将其视为可恢复函数。调用该函数将返回一个可用于生成连续 x 值的生成器【Generator】
简单的说就是在函数的执行过程中,yield语句会把你需要的值返回给调用生成器的地方,然后退出函数,下一次调用生成器函数的时候又从上次中断的地方开始执行,而生成器内的所有变量参数都会被保存下来供下一次使用。
迭代器
迭代器(iterator)是一种对象,它能够用来遍历标准模板库容器中的部分或全部元素,每个迭代器对象代表容器中的确定的地址。迭代器修改了常规指针的接口,所谓迭代器是一种概念上的抽象:那些行为上像迭代器的东西都可以叫做迭代器。然而迭代器有很多不同的能力,它可以把抽象容器和通用算法有机的统一起来。
迭代器提供一些基本操作符:*、++、==、!=、=。这些操作和C/C++“操作array元素”时的指针接口一致。不同之处在于,迭代器是个所谓的复杂的指针,具有遍历复杂数据结构的能力。其下层运行机制取决于其所遍历的数据结构。因此,每一种容器型别都必须提供自己的迭代器。事实上每一种容器都将其迭代器以嵌套的方式定义于内部。因此各种迭代器的接口相同,型号却不同。这直接导出了泛型程序设计的概念:所有操作行为都使用相同接口,虽然它们的型别不同。
迭代器使开发人员能够在类或结构中支持foreach迭代,而不必整个实现IEnumerable或者IEnumerator接口。只需提供一个迭代器,即可遍历类中的数据结构。当编译器检测到迭代器时,将自动生成IEnumerable接口或者IEnumerator接口的Current,MoveNext和Dispose方法。
生成器
生成器是一次生成一个值的特殊类型函数。可以将其视为可恢复函数。调用该函数将返回一个可用于生成连续 x 值的生成器【Generator】
简单的说就是在函数的执行过程中,yield语句会把你需要的值返回给调用生成器的地方,然后退出函数,下一次调用生成器函数的时候又从上次中断的地方开始执行,而生成器内的所有变量参数都会被保存下来供下一次使用。
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迭代器与生成器的区别:
(1)生成器:
生成器本质上就是一个函数,它记住了上一次返回时在函数体中的位置。
对生成器函数的第二次(或第n次)调用,跳转到函数上一次挂起的位置。
而且记录了程序执行的上下文。
生成器不仅“记住”了它的数据状态,生成器还记住了程序执行的位置。
(2)迭代器
迭代器是一种支持next()操作的对象。它包含了一组元素,当执行next()操作时,返回其中一个元素。
当所有元素都被返回后,再执行next()报异常—StopIteration
生成器一定是可迭代的,也一定是迭代器对象
(3)区别:
①生成器是生成元素的,迭代器是访问集合元素的一中方式
②迭代输出生成器的内容
③迭代器是一种支持next()操作的对象
④迭代器(iterator):其中iterator对象表示的是一个数据流,可以把它看做一个有序序列,但我们不能提前知道序列的长度,只有通过nex()函数实现需要计算的下一个数据。可以看做生成器的一个子集。
(1)生成器:
生成器本质上就是一个函数,它记住了上一次返回时在函数体中的位置。
对生成器函数的第二次(或第n次)调用,跳转到函数上一次挂起的位置。
而且记录了程序执行的上下文。
生成器不仅“记住”了它的数据状态,生成器还记住了程序执行的位置。
(2)迭代器
迭代器是一种支持next()操作的对象。它包含了一组元素,当执行next()操作时,返回其中一个元素。
当所有元素都被返回后,再执行next()报异常—StopIteration
生成器一定是可迭代的,也一定是迭代器对象
(3)区别:
①生成器是生成元素的,迭代器是访问集合元素的一中方式
②迭代输出生成器的内容
③迭代器是一种支持next()操作的对象
④迭代器(iterator):其中iterator对象表示的是一个数据流,可以把它看做一个有序序列,但我们不能提前知道序列的长度,只有通过nex()函数实现需要计算的下一个数据。可以看做生成器的一个子集。
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(1)生成器:
生成器本质上就是一个函数,它记住了上一次返回时在函数体中的位置。
对生成器函数的第二次(或第n次)调用,跳转到函数上一次挂起的位置。
而且记录了程序执行的上下文。
生成器不仅“记住”了它的数据状态,生成器还记住了程序执行的位置。
(2)迭代器
迭代器是一种支持next()操作的对象。它包含了一组元素,当执行next()操作时,返回其中一个元素。
当所有元素都被返回后,再执行next()报异常—StopIteration
生成器一定是可迭代的,也一定是迭代器对象
(3)区别:
①生成器是生成元素的,迭代器是访问集合元素的一中方式
②迭代输出生成器的内容
③迭代器是一种支持next()操作的对象
④迭代器(iterator):其中iterator对象表示的是一个数据流,可以把它看做一个有序序列,但我们不能提前知道序列的长度,只有通过nex()函数实现需要计算的下一个数据。可以看做生成器的一个子集。
(1)生成器:
生成器本质上就是一个函数,它记住了上一次返回时在函数体中的位置。
对生成器函数的第二次(或第n次)调用,跳转到函数上一次挂起的位置。
而且记录了程序执行的上下文。
生成器不仅“记住”了它的数据状态,生成器还记住了程序执行的位置。
(2)迭代器
迭代器是一种支持next()操作的对象。它包含了一组元素,当执行next()操作时,返回其中一个元素。
当所有元素都被返回后,再执行next()报异常—StopIteration
生成器一定是可迭代的,也一定是迭代器对象
(3)区别:
①生成器是生成元素的,迭代器是访问集合元素的一中方式
②迭代输出生成器的内容
③迭代器是一种支持next()操作的对象
④迭代器(iterator):其中iterator对象表示的是一个数据流,可以把它看做一个有序序列,但我们不能提前知道序列的长度,只有通过nex()函数实现需要计算的下一个数据。可以看做生成器的一个子集。
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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)。
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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迭代器是一个更抽象的概念,任何对象,如果它的类有NEXTiter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语言对容器对象条用iter()函数,iter()是Python的内置函数。iter()会返回一个定义了next()方法迭代器对象,在容器中逐个访问容器的元素,next()也是Python的内置函数,next()会抛出StopIteration异常。
生成器是创新迭代器的简单而强大的工具,它们写起来就好像正则函数,只是在需要返回数据的时候使用yield 语句。
迭代器协议,对象需要提供next()方法,它要么返回迭代中的下一项,要么就引起一个StopIteration异常,终止迭代。
可迭代对象,实现了迭代器协议对象。list、tuple、dict都是Iterable可迭代的对象,但不是Iterator迭代器对象。
等这类容器对象,使用for循环遍历是很方便的。在后台For语言对容器对象条用iter()函数,iter()是Python的内置函数。iter()会返回一个定义了next()方法迭代器对象,在容器中逐个访问容器的元素,next()也是Python的内置函数,next()会抛出StopIteration异常。
生成器是创新迭代器的简单而强大的工具,它们写起来就好像正则函数,只是在需要返回数据的时候使用yield 语句。
迭代器协议,对象需要提供next()方法,它要么返回迭代中的下一项,要么就引起一个StopIteration异常,终止迭代。
可迭代对象,实现了迭代器协议对象。list、tuple、dict都是Iterable可迭代的对象,但不是Iterator迭代器对象。
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