Python 반복자와 생성기: 언제 어느 것을 사용해야 합니까?

Python의 Iterator와 Generator의 차이점 이해

Python 프로그래밍 세계에서 Iterator와 Generator는 서로 밀접하게 관련되어 있지만 서로 다른 개념입니다. 차이점을 자세히 알아보고 각 구성이 언제 가장 유용한지 살펴보겠습니다.

반복자: 데이터 탐색을 위한 일반 추상화

반복자는 다음과 같은 보다 일반적인 추상화입니다. next 메소드와 iter를 사용하여 모든 객체를 포함합니다. 자신을 반환하는 메서드입니다. 이는 반복자가 목록, 튜플 또는 사용자 정의 클래스와 같은 다양한 데이터 구조를 나타내고 이를 탐색하는 일관된 방법을 제공할 수 있음을 의미합니다.

Generators: Yield Magic을 갖춘 특수 유형의 Iterator

모든 생성기는 반복자이지만 그 반대는 아닙니다. 생성기는 하나 이상의 항복 표현식이 포함된 함수를 호출하여 생성됩니다. 이러한 항복 표현식은 함수의 실행을 일시적으로 일시 중지하고 값을 반환합니다. 결과 객체는 반복자의 특성을 갖지만 구현은 고유합니다.

반복자를 사용하는 경우와 생성기를 사용하는 경우

사용자 정의 반복자: 복잡한 상태 추적이 포함된 사용자 정의 클래스가 필요하거나 그 이상의 추가 메서드를 노출해야 하는 경우 사용자 정의 반복자를 선택하세요. __next__.

생성기: 생성기는 일반적으로 대부분의 시나리오, 특히 상태 유지 관리가 최소화되는 경우 구현하기에 더 적합하고 간단합니다. 수율 표현식은 프레임 일시 중지 및 재개를 처리하므로 상태를 쉽게 관리할 수 있습니다.

실제 예: 제곱수 생성

주어진 범위 내에서 제곱수를 생성하는 작업을 생각해 보세요. .

발전기 구현:

def squares(start, stop):
    for i in range(start, stop):
        yield i * i  # Use yield to pause and return values

사용자 정의 반복기 구현:

class Squares(object):
    def __init__(self, start, stop):
        self.start = start
        self.stop = stop

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.start >= self.stop:
            raise StopIteration
        current = self.start * self.start
        self.start += 1
        return current

생성기 접근 방식에는 코드가 덜 필요하지만 사용자 정의 반복기는 추가 메서드를 통해 더 많은 유연성을 제공합니다. .

위 내용은 Python 반복자와 생성기: 언제 어느 것을 사용해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!