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Generator是创建迭代器的简单而强大的工具。它们像常规函数一样编写,只在需要返回数据时使用yield语句。每次调用next()时,生成器都会返回它离开的位置(它会记住语句的最后一次执行和所有数据值)。
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迭代器是用于迭代操作的对象,可以迭代以获得每个对象,就像列表一样。这种方法与我们通常对列表中所有元素进行for循环遍历的区别在于,在构建迭代器时,它不像列表那样一次将所有元素加载到内存中,而是以延迟计算的方式返回元素。这就是为什么我们前面提到的,我们可以大大减少内存消耗。在调用下一个方法之前,它不会返回元素(本质上,for循环连续调用迭代器的下一个方法)。
Python使用生成器支持延迟操作。所谓的延迟操作意味着结果只能在需要时产生,而不是立即产生。这也是发电机的主要优点。生成器提供一个延迟操作,它不返回结果,而是使用。生成器函数是常规函数的定义,但它使用语句而不是返回语句来返回结果。语句一次返回一个结果。在每个结果的中间,函数的状态被挂起,以便下次可以在它离开的地方执行。
我们用来编写Python代码的for-in语句是隐式更改上述迭代过程。生成器是一个特殊的高级迭代器,它不像迭代器那样占用大量内存。只有使用它才能调用它来生成相应的对象,这样可以减少内存占用,优化程序结构,提高程序速度。
python迭代器和生成器的区别?生成器不仅“记住”其数据状态,而且还记住程序的执行位置。
(2)Iterator
生成器必须是Iterator,并且必须是Iteratorobject
(3)区别:①生成器是生成元素的,Iterator是访问集合元素的一种方式;②Iterator输出生成器内容;③Iterator是支持next()操作的对象;④Iterator:其中Iteratorobject表示数据流,它可以是一个有序序列,我们不能预先知道序列的长度。我们只能通过nex()函数计算下一个数据。它可以看作生成器的一个子集。