Python的生成器和迭代器

本文深入探讨了Python中的生成器(generator)和迭代器(iterator)概念,解释了两者之间的区别,以及如何在代码中使用生成器来节省内存。同时,文章详细说明了可迭代对象(Iterable)和迭代器之间的联系与区别,以及如何将前者转换为后者。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

generator

在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。

>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

创建Lg的区别仅在于最外层的[]()L是一个list,而g是一个generator。

>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
...     print(n)
... 
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

iterator

直接作用于for循环的数据类型有以下几种:

一类是集合数据类型,如listtupledictsetstr等;

一类是generator,包括生成器和带yield的generator function。

这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象:

>>> from collections import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance({}, Iterable)
True
>>> isinstance('abc', Iterable)
True
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
True
>>> isinstance(100, Iterable)
False

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器:Iterator

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象:

>>> from collections import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False

生成器都是Iterator对象,但listdictstr虽然是Iterable,却不是Iterator

listdictstrIterable变成Iterator可以使用iter()函数:

>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True

你可能会问,为什么listdictstr等数据类型不是Iterator

这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流,Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据,直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列,但我们却不能提前知道序列的长度,只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据,所以Iterator的计算是惰性的,只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流,例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

小结

凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型;

凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型,它们表示一个惰性计算的序列;

集合数据类型如listdictstr等是Iterable但不是Iterator,不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的,例如:

for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
    pass

实际上完全等价于:

# 首先获得Iterator对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while True:
    try:
        # 获得下一个值:
        x = next(it)
    except StopIteration:
        # 遇到StopIteration就退出循环
        break
### Python生成器迭代器的概念 在Python中,**迭代器Iterator)** 是一种遵循特定协议的对象,该对象实现了 `__iter__()` `__next__()` 方法[^2]。通过这些方法,迭代器能够逐个访问集合中的元素而无需一次性加载整个数据集到内存。 相比之下,**生成器Generator)** 是一种特殊的迭代器,其定义通常更加简洁直观。生成器可以通过函数以及关键字 `yield` 创建。每当执行到 `yield` 语句时,生成器会暂停并返回当前值;下一次调用时则从上次离开的地方继续运行。 --- ### 实现方式对比 #### **迭代器** 迭代器的创建需要手动实现类,并重写 `__iter__()` `__next__()` 方法来控制如何逐步获取下一个值。例如: ```python class MyIterator: def __init__(self, max_value): self.max = max_value self.current = 0 def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.current < self.max: value = self.current self.current += 1 return value else: raise StopIteration ``` 上述代码展示了一个简单的自定义迭代器实例化过程。 #### **生成器** 生成器则是基于函数的方式构建而成,只需简单地使用 `yield` 即可完成相同功能。下面是一个等价于上面例子的生成器版本: ```python def my_generator(max_value): current = 0 while current < max_value: yield current current += 1 ``` 可以看到,相较于传统迭代器模式,生成器语法更为紧凑高效。 --- ### 应用场景分析 #### **迭代器的应用场景** 由于迭代器提供了统一接口标准,因此适用于几乎所有类型的序列操作需求。特别是对于那些已经存在的容器型结构(如列表、元组),可以直接利用内置机制快速获得相应迭代器支持[^1]。 然而,在面对动态或者无限长度的数据流时,则可能显得不够灵活便捷。 #### **生成器的优势领域** 生成器特别适合用来表示惰性计算的结果或者是大规模甚至理论上无穷尽的数据源。因为每次只产生单个项而非全部存储起来再逐一读取,所以能有效节省空间资源消耗。比如在网络爬虫项目里抓取网页链接链表过程中就非常适合采用这种方式来进行分批处理以免占用过多RAM容量。 另外值得注意的是,某些复杂逻辑如果单纯依靠常规循环难以表达清楚的话也可以考虑转换成生成器形式以便更好地组织程序流程。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值