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目錄
什麼是迭代器?
生成器是什麼?跟迭代器有什麼關(guān)係?
什麼時(shí)候該用生成器,什麼時(shí)候用迭代器?
小細(xì)節(jié)注意一下
首頁(yè) 後端開(kāi)發(fā) Python教學(xué) 解釋Python發(fā)電機(jī)和迭代器。

解釋Python發(fā)電機(jī)和迭代器。

Jul 05, 2025 am 02:55 AM
python 產(chǎn)生器

迭代器是實(shí)現(xiàn)__iter__()和__next__()方法的對(duì)象,生成器是簡(jiǎn)化版的迭代器,通過(guò)yield關(guān)鍵字自動(dòng)實(shí)現(xiàn)這些方法。 1. 迭代器每次調(diào)用next()返回一個(gè)元素,無(wú)更多元素時(shí)拋出StopIteration異常。 2. 生成器通過(guò)函數(shù)定義,使用yield按需生成數(shù)據(jù),節(jié)省內(nèi)存且支持無(wú)限序列。 3. 處理已有集合時(shí)用迭代器,動(dòng)態(tài)生成大數(shù)據(jù)或需惰性求值時(shí)用生成器,如讀取大文件時(shí)逐行加載。注意:列表等可迭代對(duì)像不是迭代器,迭代器到盡頭後需重新創(chuàng)建,生成器只能遍歷一次。

Explain Python generators and iterators.

Python 的生成器(generator)和迭代器(iterator)是處理數(shù)據(jù)流時(shí)非常實(shí)用的工具,尤其是在處理大量數(shù)據(jù)或需要惰性求值的場(chǎng)景下。它們能幫你節(jié)省內(nèi)存、提高性能,並讓代碼更簡(jiǎn)潔。

Explain Python generators and iterators.

什麼是迭代器?

在Python 中,只要一個(gè)對(duì)象實(shí)現(xiàn)了__iter__()__next__()方法,它就是一個(gè)迭代器。

Explain Python generators and iterators.
  • __iter__()返回迭代器本身。
  • __next__()每次返回一個(gè)元素,當(dāng)沒(méi)有更多元素時(shí)會(huì)拋出StopIteration異常。

你可能已經(jīng)用過(guò)很多內(nèi)置的迭代器了,比如列表、字符串、字典這些可迭代對(duì)象,在for循環(huán)中其實(shí)都會(huì)被轉(zhuǎn)換成迭代器來(lái)使用。

舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子:

Explain Python generators and iterators.
 my_list = [1, 2, 3]
it = iter(my_list)
print(next(it)) # 輸出1
print(next(it)) # 輸出2

但通常你不需要手動(dòng)調(diào)用next() ,交給for循環(huán)處理就行了。


生成器是什麼?跟迭代器有什麼關(guān)係?

你可以把生成器理解為一種“簡(jiǎn)化版的迭代器”。它不需要你手動(dòng)實(shí)現(xiàn)__iter____next__ ,而是通過(guò)一個(gè)帶有yield關(guān)鍵字的函數(shù)自動(dòng)生成。

例如:

 def my_generator():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

gen = my_generator()
print(next(gen)) # 輸出1
print(next(gen)) # 輸出2

生成器的好處是:

  • 惰性求值,按需生成數(shù)據(jù),節(jié)省內(nèi)存
  • 更加簡(jiǎn)潔,寫起來(lái)像普通函數(shù)
  • 可以用來(lái)表示無(wú)限序列(比如一個(gè)不斷生成數(shù)字的函數(shù))

比如你要處理一億個(gè)數(shù),如果全存在列表里肯定吃不消,但用生成器可以邊用邊生成。


什麼時(shí)候該用生成器,什麼時(shí)候用迭代器?

這個(gè)問(wèn)題其實(shí)有點(diǎn)像是問(wèn):“我是自己搭自行車還是直接買一輛?”

如果你只是想遍歷一個(gè)已有的集合,比如列表、文件行、數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)果集,那直接用內(nèi)置的迭代器或者for循環(huán)就夠了。

而當(dāng)你:

  • 需要?jiǎng)討B(tài)生成數(shù)據(jù)
  • 數(shù)據(jù)量太大不適合一次性加載
  • 想保持代碼簡(jiǎn)潔清晰

那就更適合用生成器。

舉個(gè)實(shí)際的例子:讀取大文件。

 def read_large_file(file_path):
    with open(file_path) as f:
        for line in f:
            yield line.strip()

這樣每次只讀一行,不會(huì)一下子把整個(gè)文件載入內(nèi)存。


小細(xì)節(jié)注意一下

  • 不是所有可迭代對(duì)像都是迭代器,比如列表是可迭代的,但它本身不是迭代器。
  • 一旦迭代器走到了盡頭(拋出StopIteration ),就不能再用了,必須重新創(chuàng)建。
  • 生成器只能被遍歷一次,不能重置,除非再次調(diào)用生成函數(shù)。

總的來(lái)說(shuō),生成器和迭代器是Python 中處理數(shù)據(jù)流的基礎(chǔ)工具。了解它們的工作原理,能讓你寫出更高效、更優(yōu)雅的代碼。

以上是解釋Python發(fā)電機(jī)和迭代器。的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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