python生成器和迭代器区别

一、生成器 1.1 什么是生成器 generator：一边生成一边计算后面元素的机制，称为生成器，生成器里面保存的是算法，只有需要用到才会计算后面的值 1.2 通过列表生成式创建生成器 我们可以将列表生成式的中括号改成小括号就创建了一个生成器 list = [i for i in range(10)] print(type(list)) # gen = (i for i in range(10)) print(type(gen)) # 1.3 通过函数创建生成器 带有yield的函数称为函数生成器 下面通过代码实现一个斐波那契数列(除第1个，第2个数外，其他的数都是前两个数相加)  e 在Python编程语言中，生成器（Generator）和迭代器（Iterator）是两种非常重要的概念，它们主要用于处理大量数据或无限序列，以节省内存资源。理解它们的区别和使用方式对于高效编程至关重要。 一、生成器 1.1 什么是生成器 生成器是一种特殊的迭代器，它采用延迟计算（lazy evaluation）的策略，只在需要时计算下一个值。生成器里面保存的是算法，而不是实际的值，这使得生成器在处理大数据集时非常高效，因为它不会一次性生成所有元素。 1.2 通过列表生成式创建生成器 列表生成式通常用于快速创建列表，但如果将中括号换成小括号，就创建了一个生成器。例如： ```python list = [i for i in range(10)] gen = (i for i in range(10)) ``` 1.3 通过函数创建生成器 带有`yield`关键字的函数被称为生成器函数，执行时会返回一个生成器对象。例如，以下代码定义了一个斐波那契数列的生成器： ```python def fib(max): a, b = 1, 2 n = 0 print(str(a) + "\n" + str(b)) while n < max: n = a + b a = b b = n yield n for i in fib(10): print(i) ``` 1.4 取出生成器中的元素 你可以通过调用`next()`方法或者使用`for`循环来迭代生成器中的元素。 二、迭代器 2.1 可迭代对象 可迭代对象是指那些可以用于`for`循环的对象，例如列表、元组、字典、集合和字符串。此外，生成器也是可迭代对象。你可以使用`isinstance()`检查一个对象是否为可迭代对象。 2.2 迭代器 迭代器是实现了`__next__()`方法的对象，可以通过调用`next()`方法获取下一个值。虽然生成器是迭代器，但列表、元组、字典和字符串等集合数据类型不是迭代器，尽管它们是可迭代对象。要将这些可迭代对象转化为迭代器，可以使用`iter()`函数。 三、生成器和迭代器小结 生成器是延迟计算的迭代器，它们节省内存且效率高，尤其适用于处理无限序列或大数据集。可迭代对象是可以用于`for`循环的任何对象，而迭代器则特指实现了`__next__()`方法的对象。Python中，所有的生成器都是迭代器，但并非所有可迭代对象都是迭代器。可迭代对象可以通过`iter()`函数转换为迭代器。 生成器和迭代器是Python中实现迭代的关键工具，它们提供了优雅地处理序列数据的方式，尤其是处理大型数据集时，可以避免一次性加载全部数据导致的内存问题。熟练掌握这两者的使用，能极大地提高Python编程的效率和灵活性。