一文搞懂Python中的迭代器和生成器

什么是迭代器？

在Python中，迭代器是一种访问集合（如列表或元组）内元素的方式，可以逐个访问集合中的每个元素而不会影响其原结构。迭代器不会事先计算出所有的结果，而是在需要访问时逐个生成并返回。因此，迭代器非常适合用于遍历大型集合或无限集合。

迭代器的实现

要实现一个迭代器，需要定义一个类，这个类必须实现两个方法：__iter__和__next__。

• __iter__方法返回迭代器对象，并在需要时准备迭代器状态。
• __next__方法返回下一个元素，并在到达最后一个元素时引发StopIteration异常。

以下是一个简单的迭代器示例：

class FibonacciIterator:
    def __init__(self):
        self.prev = 0
        self.curr = 1

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        value = self.curr
        self.curr += self.prev
        self.prev = value
        return value

在这个示例中，我们实现了一个斐波那契数列迭代器，每次返回下一个数。通过调用以下代码，我们可以使用迭代器来逐个访问斐波那契数列的前10个数字：

fibonacci_iterator = FibonacciIterator()

for i in range(10):
    print(next(fibonacci_iterator))

什么是生成器？

生成器是一种特殊的迭代器，可以更简单地定义迭代器。生成器是一个函数，该函数返回迭代器对象。在需要迭代更多值时，生成器函数会暂停并记住其状态，然后在下次调用时恢复自己的状态并从停止的地方继续执行。

生成器的实现

要定义生成器，只需要使用关键字yield而不是return进行函数返回。当函数运行到yield关键字时，它会返回一个值，并在那里暂停，等待下一次调用。

以下是一个简单的生成器示例：

def fibonacci_generator():
    prev = 0
    curr = 1
    while True:
        yield curr
        prev, curr = curr, prev + curr

在这个示例中，我们实现了一个斐波那契数列生成器。与迭代器示例相比，它更简单，更易读。现在，我们可以通过调用以下代码来使用生成器来逐个访问斐波那契数列的前10个数字：

fibonacci_gen = fibonacci_generator()

for i in range(10):
    print(next(fibonacci_gen))

生成器与迭代器的区别

• 迭代器是一个类，必须实现__iter__和__next__方法。每次调用next方法来获取一个元素。
• 生成器是一个函数，它使用关键字yield来返回值，每次返回一个元素。生成器可以很容易地表示为Python一种语言特性。

总结

本文对Python中的迭代器和生成器进行了概述，同时提供了两个示例：使用一个类实现迭代器和使用一个函数实现生成器。虽然生成器是一种简单而强大的Python语言特性，但迭代器可以更灵活地处理数据流。因此，根据具体情况，选择哪种方法更适合您的需求。