Python迭代器与生成器

Python 迭代器和生成器

Python 中的迭代器和生成器是用于处理可迭代对象的强大工具。它们有一些共同点，但也有一些重要的区别。

迭代器（Iterators）：

• 迭代器是可迭代对象的一个子集。
• 它是一个可以记住遍历位置的对象。
• 迭代器需要实现 __iter__() 和 __next__() 方法。
• 使用 iter() 方法可以将列表、元组、集合、字符串等可迭代对象转换为迭代器。
• 通过调用 next() 方法逐个访问元素。
• 不能通过索引来访问生成器的元素。
• 当没有更多元素可迭代时，next() 方法会引发 StopIteration 异常。

# 创建一个可迭代对象（列表）
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

# 使用iter()方法将可迭代对象转换为迭代器
my_iterator = iter(my_list)

# 使用next()方法逐个访问迭代器的元素
try:
    while True:
        element = next(my_iterator)
        print(element)
except StopIteration:
    pass

在这个示例中，将列表my_list转换为迭代器my_iterator，然后使用next()方法逐个访问迭代器的元素。当没有更多的元素可迭代时，next()方法会引发StopIteration异常，我们通过异常处理来结束循环。

生成器（Generators）：

• 生成器是一种特殊的迭代器。
• 使用 yield 关键字替代 return 返回值，将函数变成生成器对象。
• 生成器不会一次性生成所有值，而是按需生成每个值，这可以节省内存。
• 生成器只能被迭代一次，一旦耗尽，需要重新创建或重新初始化才能再次迭代。
• 不能通过索引来访问生成器的元素。

生成器是生成元素的，迭代器是访问集合元素的一种方式。

# 创建一个生成器函数
def my_generator():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

# 使用生成器函数创建生成器对象
gen = my_generator()

# 迭代生成器并按需生成值
for value in gen:
    print(value)

# 尝试再次迭代，会发现生成器已经耗尽
for value in gen:
    print(value)  # 不会打印任何内容，因为生成器已经耗尽

迭代器用于按需访问集合元素，而生成器用于按需生成元素