python生成器和迭代器区别（python 生成器和迭代器的区别）

本文目录

• python 生成器和迭代器的区别
• python迭代器和生成器的区别
• 如何更好地理解Python迭代器和生成器

python 生成器和迭代器的区别

1、迭代器（iterator）是一个实现了迭代器协议的对象，python的一些内置数据类型（列表，数组，字符串，字典等）都可以通过for语句进行迭代，我们也可以自己创建一个容器，实现了迭代器协议，可以通过for，next方法进行迭代，在迭代的末尾，会引发stopIteration异常。
2、生成器（generator）是通过yield语句快速生成迭代器，可以不用iter和next方法
yield可以使一个普通函数变成一个生成器，并且相应的next()方法返回是yield后的值。一种更直观的解释是：程序执行到yield时会返回结果并暂停，再次调用next时会从上次暂停的地方继续开始执行。
显然，生成器自身有构成一个迭代器，每次迭代时使用一个yield返回
的值，一个生成器中可以有多个yield的值

python迭代器和生成器的区别

迭代器与生成器的区别：
（1）生成器：
生成器本质上就是一个函数，它记住了上一次返回时在函数体中的位置。
对生成器函数的第二次（或第n次）调用，跳转到函数上一次挂起的位置。
而且记录了程序执行的上下文。
生成器不仅“记住”了它的数据状态，生成器还记住了程序执行的位置。
（2）迭代器
迭代器是一种支持next()操作的对象。它包含了一组元素，当执行next()操作时，返回其中一个元素。
当所有元素都被返回后，再执行next()报异常—StopIteration
生成器一定是可迭代的，也一定是迭代器对象
（3）区别：
①生成器是生成元素的，迭代器是访问集合元素的一中方式
②迭代输出生成器的内容
③迭代器是一种支持next()操作的对象
④迭代器（iterator）：其中iterator对象表示的是一个数据流，可以把它看做一个有序序列，但我们不能提前知道序列的长度，只有通过nex()函数实现需要计算的下一个数据。可以看做生成器的一个子集。

如何更好地理解Python迭代器和生成器

在Python这门语言中，生成器毫无疑问是最有用的特性之一。与此同时，也是使用的最不广泛的Python特性之一。究其原因，主要是因为，在其他主流语言里面没有生成器的概念。正是由于生成器是一个“新”的东西，所以，它一方面没有引起广大工程师的重视，另一方面，也增加了工程师的学习成本，最终导致大家错过了Python中如此有用的一个特性。
我的这篇文章，希望通过简单易懂的方式，深入浅出地介绍Python的生成器，以改变“如此有用的特性却使用极不广泛”的现象。本文的组织如下：在第1章，我们简单地介绍了Python中的迭代器协议；在本文第2章，将会详细介绍生成器的概念和语法；在第3章，将会给出一个有用的例子，说明使用生成器的好处；在本文最后，简单的讨论了使用生成器的注意事项。
1. 迭代器协议
由于生成器自动实现了迭代器协议，而迭代器协议对很多人来说，也是一个较为抽象的概念。所以，为了更好的理解生成器，我们需要简单的回顾一下迭代器协议的概念。
迭代器协议是指：对象需要提供next方法，它要么返回迭代中的下一项，要么就引起一个StopIteration异常，以终止迭代
可迭代对象就是：实现了迭代器协议的对象
协议是一种约定，可迭代对象实现迭代器协议，Python的内置工具(如for循环，sum，min，max函数等)使用迭代器协议访问对象。
举个例子：在所有语言中，我们都可以使用for循环来遍历数组，Python的list底层实现是一个数组，所以，我们可以使用for循环来遍历list。如下所示：
》》》 for n in :
... print n
但是，对Python稍微熟悉一点的朋友应该知道，Python的for循环不但可以用来遍历list，还可以用来遍历文件对象，如下所示：
》》》 with open(‘/etc/passwd’) as f: # 文件对象提供迭代器协议
... for line in f: # for循环使用迭代器协议访问文件
... print line
...
为什么在Python中，文件还可以使用for循环进行遍历呢？这是因为，在Python中，文件对象实现了迭代器协议，for循环并不知道它遍历的是一个文件对象，它只管使用迭代器协议访问对象即可。正是由于Python的文件对象实现了迭代器协议，我们才得以使用如此方便的方式访问文件，如下所示：
》》》 f = open(’/etc/passwd’)
》》》 dir(f)
[’__class__’, ’__enter__’, ’__exit__’, ’__iter__’, ’__new__’, ’writelines’, ’...’
2. 生成器
Python使用生成器对延迟操作提供了支持。所谓延迟操作，是指在需要的时候才产生结果，而不是立即产生结果。这也是生成器的主要好处。
Python有两种不同的方式提供生成器：
生成器函数：常规函数定义，但是，使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次重它离开的地方继续执行
生成器表达式：类似于列表推导，但是，生成器返回按需产生结果的一个对象，而不是一次构建一个结果列表
2.1 生成器函数
我们来看一个例子，使用生成器返回自然数的平方（注意返回的是多个值）：
def gensquares(N):
for i in range(N):
yield i ** 2
for item in gensquares(5):
print item,
使用普通函数：
def gensquares(N):
res =
for i in range(N):
res.append(i*i)
return res
for item in gensquares(5):
print item,
可以看到，使用生成器函数代码量更少。
2.2 生成器表达式
使用列表推导，将会一次产生所有结果：
》》》 squares =
》》》 squares
将列表推导的中括号，替换成圆括号，就是一个生成器表达式：
》》》 squares = (x**2 for x in range(5))
》》》 squares
《generator object at 0x00B2EC88》
》》》 next(squares)
0
》》》 next(squares)
1
》》》 next(squares)
4
》》》 list(squares)
Python不但使用迭代器协议，让for循环变得更加通用。大部分内置函数，也是使用迭代器协议访问对象的。例如， sum函数是Python的内置函数，该函数使用迭代器协议访问对象，而生成器实现了迭代器协议，所以，我们可以直接这样计算一系列值的和：
》》》 sum(x ** 2 for x in xrange(4))
而不用多此一举的先构造一个列表：
》》》 sum()
2.3 再看生成器
前面已经对生成器有了感性的认识，我们以生成器函数为例，再来深入探讨一下Python的生成器：
语法上和函数类似：生成器函数和常规函数几乎是一样的。它们都是使用def语句进行定义，差别在于，生成器使用yield语句返回一个值，而常规函数使用return语句返回一个值
自动实现迭代器协议：对于生成器，Python会自动实现迭代器协议，以便应用到迭代背景中（如for循环，sum函数）。由于生成器自动实现了迭代器协议，所以，我们可以调用它的next方法，并且，在没有值可以返回的时候，生成器自动产生StopIteration异常
状态挂起：生成器使用yield语句返回一个值。yield语句挂起该生成器函数的状态，保留足够的信息，以便之后从它离开的地方继续执行
3. 示例
我们再来看两个生成器的例子，以便大家更好的理解生成器的作用。
首先，生成器的好处是延迟计算，一次返回一个结果。也就是说，它不会一次生成所有的结果，这对于大数据量处理，将会非常有用。
大家可以在自己电脑上试试下面两个表达式，并且观察内存占用情况。对于前一个表达式，我在自己的电脑上进行测试，还没有看到最终结果电脑就已经卡死，对于后一个表达式，几乎没有什么内存占用。
sum()
sum(i for i in xrange(10000000000))
除了延迟计算，生成器还能有效提高代码可读性。例如，现在有一个需求，求一段文字中，每个单词出现的位置。
不使用生成器的情况：
def index_words(text):
result =
if text:
result.append(0)
for index, letter in enumerate(text, 1):
if letter == ’ ’:
result.append(index)
return result
使用生成器的情况：
def index_words(text):
if text:
yield 0
for index, letter in enumerate(text, 1):
if letter == ’ ’:
yield index
这里，至少有两个充分的理由说明 ，使用生成器比不使用生成器代码更加清晰：
使用生成器以后，代码行数更少。大家要记住，如果想把代码写的Pythonic，在保证代码可读性的前提下，代码行数越少越好
不使用生成器的时候，对于每次结果，我们首先看到的是result.append(index)，其次，才是index。也就是说，我们每次看到的是一个列表的append操作，只是append的是我们想要的结果。使用生成器的时候，直接yield index，少了列表append操作的干扰，我们一眼就能够看出，代码是要返回index。
这个例子充分说明了，合理使用生成器，能够有效提高代码可读性。只要大家完全接受了生成器的概念，理解了yield语句和return语句一样，也是返回一个值。那么，就能够理解为什么使用生成器比不使用生成器要好，能够理解使用生成器真的可以让代码变得清晰易懂。
4. 使用生成器的注意事项
相信通过这篇文章，大家已经能够理解生成器的作用和好处。但是，还没有结束，使用生成器，也有一点注意事项。
我们直接来看例子，假设文件中保存了每个省份的人口总数，现在，需要求每个省份的人口占全国总人口的比例。显然，我们需要先求出全国的总人口，然后在遍历每个省份的人口，用每个省的人口数除以总人口数，就得到了每个省份的人口占全国人口的比例。
如下所示：
def get_province_population(filename):
with open(filename) as f:
for line in f:
yield int(line)
gen = get_province_population(’data.txt’)
all_population = sum(gen)
#print all_population
for population in gen:
print population / all_population
执行上面这段代码，将不会有任何输出，这是因为，生成器只能遍历一次。在我们执行sum语句的时候，就遍历了我们的生成器，当我们再次遍历我们的生成器的时候，将不会有任何记录。所以，上面的代码不会有任何输出。
因此，生成器的唯一注意事项就是：生成器只能遍历一次。
5. 总结
本文深入浅出地介绍了Python中，一个容易被大家忽略的重要特性，即Python的生成器。为了讲解生成器，本文先介绍了迭代器协议，然后介绍了生成器函数和生成器表达式，并通过示例演示了生成器的优点和注意事项。在实际工作中，充分利用Python生成器，不但能够减少内存使用，还能够提高代码可读性。掌握生成器也是Python高手的标配。希望本文能够帮助大家理解Python的生成器。