迭代器与生成器详解

本文深入探讨了Python中的生成器和迭代器概念,解析了两者之间的区别与联系,介绍了如何使用生成器实现斐波拉契数列,并解释了生成器在循环计算中的独特优势。

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生成器定义

在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。
创建一个generator最简单的一种方法莫过于把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个generator:

generatorA=(x * x for x in range(5))

怎么打印出generator的每一个元素呢?

#获取下一个生成器的值
next(generatorA)

生成器实例----斐波拉契数列

除第一个和第二个数外,任意一个数都可由前两个数相加得到:

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, …

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'```

## 迭代器的定义
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

## 迭代器和生成器联系
生成器都是迭代器对象。
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list、dict、str等是Iterable但不是Iterator,不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。
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