python 迭代器和生成器的区别

python生成器和迭代器的区别~

　　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。

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）。

Num01–>迭代器
定义：
对于list、string、tuple、dict等这些容器对象,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内置函数。
iter()函数会返回一个定义了next()方法的迭代器对象，它在容器中逐个访问容器内的元素。next()也是python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。
迭代器是用来帮助我们记录每次迭代访问到的位置，当我们对迭代器使用next()函数的时候，迭代器会向我们返回它所记录位置的下一个位置的数据。实际上，在使用next()函数的时候，调用的就是迭代器对象的_next_方法（Python3中是对象的_next_方法，Python2中是对象的next()方法）。所以，我们要想构造一个迭代器，就要实现它的_next_方法。但这还不够，python要求迭代器本身也是可迭代的，所以我们还要为迭代器实现_iter_方法，而_iter_方法要返回一个迭代器，迭代器自身正是一个迭代器，所以迭代器的_iter_方法返回自身self即可。
一些术语的解释：
1，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，以终止迭代。
2，可迭代对象：实现了迭代器协议对象。list、tuple、dict都是Iterable（可迭代对象），但不是Iterator（迭代器对象）。但可以使用内建函数iter()，把这些都变成Iterable（可迭代器对象）。
3，for item in Iterable 循环的本质就是先通过iter()函数获取可迭代对象Iterable的迭代器，然后对获取到的迭代器不断调用next()方法来获取下一个值并将其赋值给item，当遇到StopIteration的异常后循环结束
Python自带容器对象案例：
# 随便定义一个listlistArray=[1,2,3]# 使用iter()函数iterName=iter(listArray)
print(iterName)# 结果如下：是一个列表list的迭代器# <list_iterator object at 0x0000017B0D984278>print(next(iterName))
print(next(iterName))
print(next(iterName))
print(next(iterName))#没有迭代到下一个元素，直接抛出异常# 1# 2# 3# Traceback (most recent call last):# File "Test07.py", line 32, in <module># StopIteration123456789101112131415161718

Python中一个实现了_iter_方法和_next_方法的类对象，就是迭代器，如下案例是计算菲波那切数列的案例
class Fib(object):
def __init__(self, max):
super(Fib, self).__init__()
self.max = max def __iter__(self):
self.a = 0
self.b = 1
return self def __next__(self):
fib = self.a if fib > self.max: raise StopIteration
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b return fib# 定义一个main函数，循环遍历每一个菲波那切数def main():
# 20以内的数
fib = Fib(20) for i in fib:
print(i)# 测试if __name__ == '__main__':
main()12345678910111213141516171819202122232425262728

解释说明：
在本类的实现中，定义了一个_iter_(self)方法，这个方法是在for循环遍历时被iter()调用，返回一个迭代器。因为在遍历的时候，是直接调用的python内置函数iter()，由iter()通过调用_iter_(self)获得对象的迭代器。有了迭代器，就可以逐个遍历元素了。而逐个遍历的时候，也是使用内置的next(）函数通过调用对象的_next_(self)方法对迭代器对象进行遍历。所以要实现_iter_(self)和_next_(self)这两个方法。
而且因为实现了_next_(self)方法，所以在实现_iter_(self)的时候，直接返回self就可以。
总结一句话就是：
在循环遍历自定义容器对象时,会使用python内置函数iter()调用遍历对象的_iter_(self)获得一个迭代器,之后再循环对这个迭代器使用next()调用迭代器对象的_next_(self)。
注意点：_iter_(self)只会被调用一次,而_next_(self)会被调用 n 次，直到出现StopIteration异常。
Num02–>生成器
作用：
>延迟操作。也就是在需要的时候才产生结果，不是立即产生结果。12

注意事项：
>生成器是只能遍历一次的。
>生成器是一类特殊的迭代器。123

分类：
第一类：生成器函数：还是使用 def 定义函数，但是，使用yield而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次从它离开的地方继续执行。
如下案例加以说明：
# 菲波那切数列def Fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max: yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
return '亲！没有数据了...'# 调用方法，生成出10个数来f=Fib(10)# 使用一个循环捕获最后return 返回的值，保存在异常StopIteration的value中while True: try:
x=next(f)
print("f:",x) except StopIteration as e:
print("生成器最后的返回值是：",e.value) break123456789101112131415161718

第二类：生成器表达式：类似于列表
，只不过是把一对大括号[]变换为一对小括号()。但是，生成器表达式是按需产生一个生成器结果对象，要想拿到每一个元素，就需要循环遍历。
如下案例加以说明：
# 一个列表xiaoke=[2,3,4,5]# 生成器generator，类似于list，但是是把[]改为()gen=(a for a in xiaoke)for i in gen:
print(i)#结果是：2345# 为什么要使用生成器？因为效率。# 使用生成器表达式取代列表推导式可以同时节省 cpu 和 内存(RAM)。# 如果你构造一个列表(list)的目的仅仅是传递给别的函数,# 比如 传递给tuple()或者set(), 那就用生成器表达式替代吧!# 本案例是直接把列表转化为元组kk=tuple(a for a in xiaoke)
print(kk)#结果是：(2, 3, 4, 5)# python内置的一些函数，可以识别这是生成器表达式，外面有一对小括号，就是生成器result1=sum(a for a in range(3))
print(result1)# 列表推导式result2=sum([a for a in range(3)])
print(result2)

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

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盈疮头孢： 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...

建平县19416665649： python中迭代器和生成器的区别 - ？
盈疮头孢： 对于list、string、tuple、dict等这些容器对象,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的元素.next()也是python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.

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盈疮头孢： 这个的区别就是在使用的过程当中啊,它生成的旗舰是不一样的.

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盈疮头孢： 更好的理解python的迭代器和生成器,可以打个比方 ,赌场发牌的荷官算是一个不错的比喻. 本来你需要自己去处理一堆牌(一个 collection),现在你有了这个对象,只要不断问他要“下一张”,他要是有自然会给你,没有就结束(StopIteration).

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盈疮头孢： Num01–>迭代器 定义: 对于list、string、tuple、dict等这些容器对象,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内置函数. iter()函数会返回一个定义了next()方法的迭代器对象,它在容器...

建平县19416665649： Python中迭代器和生成器的区别与联系 - ？
盈疮头孢： 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...

建平县19416665649： python 可迭代对象和迭代器的区别 - ？
盈疮头孢： Iamlaosong文 我们在用for ... in ...语句循环时,in后面跟随的对象要求是可迭代对象,即可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象(Iterable),如list、tuple、dict、set、str等. 可迭代对象是实现了__iter__()方法的对象,而迭代器(...

建平县19416665649： Python中迭代和递归的区别 - ？
盈疮头孢： 在函数内部,调用函数自身的编程技巧称为递归( recursion) 递归是要干活的,需要完成任务. 利用 for 循环来遍历一个列表(list)或元组(tuple),将值依次取出,这种方法我们称为迭代. 而迭代,只出工,不出力.

建平县19416665649： python生成器到底有什么优点 - ？
盈疮头孢： 在Python这门语言中,生成器毫无疑问是最有用的特性之一.与此同时,也是使用的最不广泛的Python特性之一.究其原因,主要是因为,在其他主流语言里面没有生成器的概念.正是由于生成器是一个“新”的东西,所以,它一方面没有引起广大工程师的重视,另一方…

建平县19416665649： python中xrange和range的异同 - ？
盈疮头孢： range返回的是一个包含所有元素的列表,xrange返回的是一个生成器,生成器是一个可迭代对象,在对生成器进行迭代时,元素是逐个被创建的.一般来看,在对大序列进行迭代的时候,因为xrange的特性,所以它会比较节约内存....