python中迭代器和生成器 python生成器与迭代器

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一、迭代器

二、生成器

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一、迭代器

        迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()，“迭代器是Python最优良的特性之一”

        之前一直理解不了这句话，因为说这句话的人，解释的时候通常是拿迭代器和for循环做比较，一起计算同一个循环，如下所示：

>>> list=[1,2,3,4] >>> it = iter(list) # 创建迭代器对象 >>> print (next(it)) # 输出迭代器的下一个元素 1 >>> print (next(it)) 2 >>> list=[1,2,3,4] it = iter(list) # 创建迭代器对象 for x in it: print (x, end=" ")

        结果一模一样，所以很难直观体会迭代器的优势，觉得他和普通的for循环并无差异，这导致我一直对它无感。

        后来我才理解，迭代器其实是一种Python协议，举个例子，python中可以使用For循环对文件进行遍历，这才其它编程语言中是无法实现的：

>>> with open(‘/etc/passwd’) as f: # 文件对象提供迭代器协议
...     for line in f: # for循环使用迭代器协议访问文件
...         print line
...

       在Python中，文件对象实现了迭代器协议，for循环并不知道它遍历的是一个文件对象，它只管使用迭代器协议访问对象即可。正是由于Python的文件对象实现了迭代器协议，我们才得以使用如此方便的方式访问文件。

        相信大家内心能更好的理解迭代器是啥了，下面大概介绍一下：

• 迭代器协议是指：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
• 可迭代对象就是：实现了迭代器协议的对象
• 协议是一种约定，可迭代对象实现迭代器协议，Python的内置工具(如for循环，sum，min，max函数等)使用迭代器协议访问对象。

二、生成器

        生成器和函数表达语法一致，区别在于函数用return返回数据，生成器用yield如果有C语言基础的话，Python中的生成器类似于C语言中的静态变量：

•        静态变量static:每次操作都指向同一地址内存，可以对内存连续操作；
•        动态变量auto则每次都会初始化

       个人觉得这样的好处在于提高程序计算速度，且省内存，使用Python3举个例子：

#---------------使用生成器--------------#
def gensquares(N):
    for i in range(N):
        yield i ** 2

for item in gensquares(5):
    print(item)
#-----------使用常规函数--------------#
def gensquares(N):
    res = []
    for i in range(N):
        res.append(i*i)
    return res

for item in gensquares(5):
    print(item)

       可以看到，每次for循环输出item时，生成器属于用的时候再计算，而常规函数则是提前把所有结果计算出来，再输出。这样速度慢了不少，内存也占了。

 

借鉴：

1. https://www.runoob.com/python3/python3-iterator-generator.html
2. https://www.zhihu.com/question/20829330/answer/133606850