Python 中迭代器和生成器的区别

  2. 贴士文章
  3. Python 贴士
  4. Python 中迭代器和生成器的区别
Jesse John 2023年1月30日
Python Python Iterator Python Generator
  1. Python 中的迭代器
  2. Python 中的生成器
  3. Python 中的迭代器和生成器示例
  4. 结论
Python 中迭代器和生成器的区别

迭代器和生成器帮助我们生成一些输出或迭代地处理一些代码，一次一位。在本文中，我们将通过一个简单的示例了解 Python 的迭代器和生成器之间的一些基本区别。

Python 中的迭代器

迭代器的基本特征如下：

  1. 迭代器是使用实现迭代器协议的类创建的对象。这意味着该类定义了 __iter__ 和 __next__ 方法。
  2. __next__ 方法使用 return 语句返回一个值。由于 return 语句必须是该方法的最后一行，我们必须在 return 语句之前更新要在 __next__ 下一次运行中使用的变量。

在最简单的情况下，我们将看到，__iter__ 返回 self。

Python 中的生成器

生成器的基本特征如下：

  1. 生成器是一个函数。
  2. 生成器函数使用 yield 关键字而不是 return 关键字。
    2.1 yield 关键字产生一个值并暂停函数的执行。
    2.2 对 next() 的下一次调用在 yield 语句之后恢复代码的执行。

生成器函数允许我们创建生成器迭代器，而无需使用类创建迭代器时所需的所有额外代码。

Python 中的迭代器和生成器示例

以下两个示例突出了前两节中提到的要点。这两个示例都说明了如何生成从 1 开始的整数平方。

第一个示例显示了如何使用迭代器完成它。第二个示例显示了使用生成器的等效代码。

迭代器的示例代码：

# ITERATOR (Class)


class squares(object):
    def __init__(self, num1):
        self.nxt_sq_of = 1
        self.lim = num1

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):

        if self.nxt_sq_of <= self.lim:
            ret_sq_of = self.nxt_sq_of
            self.nxt_sq_of += 1
            return ret_sq_of * ret_sq_of
        else:
            raise StopIteration


# Iterator Object
a = squares(6)

# Next value of the iterator.
next(a)
next(a)
next(a)
next(a)
next(a)
next(a)
next(a)
next(a)


# Using the iterator in a loop.
a1 = squares(6)

while True:
    print(next(a1))

输出：

next(a)
Out[3]: 1

next(a)
Out[4]: 4

next(a)
Out[5]: 9

next(a)
Out[6]: 16

next(a)
Out[7]: 25

next(a)
Out[8]: 36

next(a)
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-9-15841f3f11d4>", line 1, in <module>
    next(a)

  File "<ipython-input-1-9dbe8e565876>", line 17, in __next__
    raise StopIteration

StopIteration

生成器示例代码：

# GENERATOR FUNCTION


def gen_squares(num2):
    i = 1
    while i <= num2:
        yield i * i
        i += 1


# Generator iterator.
b = gen_squares(5)

# Next yield of the generator iterator.
next(b)
next(b)
next(b)
next(b)
next(b)
next(b)

输出：

next(b)
Out[3]: 1

next(b)
Out[4]: 4

next(b)
Out[5]: 9

next(b)
Out[6]: 16

next(b)
Out[7]: 25

next(b)
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-8-adb3e17b0219>", line 1, in <module>
    next(b)

StopIteration

结论

我们发现 Python 的生成器允许我们编写简洁的代码来创建生成器迭代器。

另一方面，迭代器更强大，因为它们允许程序员为 __iter__ 方法编写自定义代码。

有关详细信息，请参阅以下内容。

  1. 生成器的 Python Wiki 文章。
  2. 迭代器的 Python Wiki 文章。
作者： Jesse John
Jesse John avatar Jesse John avatar

Jesse is passionate about data analysis and visualization. He uses the R statistical programming language for all aspects of his work.

相关文章 - Python Iterator