


Apakah Perbezaan Utama Antara Penjana Python dan Iterator?
Memahami Perbezaan antara Generator dan Iterator dalam Python
Seperti kebanyakan bahasa pengaturcaraan lain, Python menawarkan dua mekanisme berbeza untuk lelaran: penjana dan iterator . Walaupun kedua-duanya boleh merentasi jujukan unsur, ia mempamerkan perbezaan asas dalam kefungsian dan pelaksanaan.
Lelaran ialah objek yang melaksanakan kaedah __iter__() dan __next__(). Python secara dalaman menggunakan gelung for untuk mengakses elemen iterator. Iterable seperti senarai, tupel dan iterator bermula dengan mencipta iterator dengan kaedah __iter__() dan lelaran seterusnya melibatkan penggunaan kaedah __next__() untuk mengembalikan setiap elemen dalam urutan. Jika tiada lagi elemen tersedia, pengecualian StopIteration dinaikkan.
Tidak seperti iterator, penjana ialah fungsi yang menghasilkan nilai dan bukannya mengembalikannya. Apabila fungsi penjana dipanggil, ia menghasilkan objek penjana. Kaedah __iter__() objek penjana mengembalikan dirinya sendiri. Untuk lelaran ke atas penjana, gelung for boleh digunakan, di mana setiap lelaran melibatkan menggunakan kaedah __next__() untuk menghasilkan nilai seterusnya. Setelah semua nilai telah dihasilkan, pengecualian StopIteration dinaikkan.
Perbezaan utama antara penjana dan iterator terletak pada penggunaan memori mereka. Penjana biasanya lebih cekap ingatan kerana ia menghasilkan nilai satu demi satu, mengelakkan keperluan untuk menyimpan keseluruhan jujukan dalam ingatan. Sebaliknya, iterator membina keseluruhan urutan sebelum lelaran, menggunakan lebih banyak ruang.
Bila Menggunakan Iterator vs. Generator
Pilihan antara menggunakan lelaran dan penjana bergantung pada keperluan khusus aplikasi. Berikut ialah beberapa garis panduan:
- Gunakan iterator: Apabila jujukan diketahui lebih awal dan perlu diubah suai atau dilalui berbilang kali. Iterator lebih sesuai untuk senario di mana elemen jujukan perlu diakses secara rawak.
- Gunakan penjana: Apabila jujukan dijana secara dinamik atau perlu diakses sekali sahaja. Penjana boleh mengurangkan overhed memori dengan menghasilkan nilai atas permintaan, menjadikannya sesuai untuk situasi di mana pemprosesan jujukan besar atau data penstriman diperlukan.
Contoh
Pertimbangkan kod berikut:
def my_iterator(): for i in range(5): yield i
Fungsi ini mengembalikan lelaran yang menghasilkan integer daripada 0 hingga 4. Sebaliknya, kod berikut menunjukkan penjana:
def my_generator(): for i in range(5): yield i
Kedua-dua lelaran dan penjana menghasilkan jujukan integer yang sama, tetapi cara ia dilaksanakan berbeza dengan ketara. Peulang mencipta senarai dalaman untuk menyimpan nilai, manakala penjana menghasilkan nilai tanpa mencipta sebarang struktur data perantaraan.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah Perbezaan Utama Antara Penjana Python dan Iterator?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...

Apabila menggunakan Perpustakaan Pandas Python, bagaimana untuk menyalin seluruh lajur antara dua data data dengan struktur yang berbeza adalah masalah biasa. Katakan kita mempunyai dua DAT ...

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Ekspresi biasa adalah alat yang berkuasa untuk memadankan corak dan manipulasi teks dalam pengaturcaraan, meningkatkan kecekapan dalam pemprosesan teks merentasi pelbagai aplikasi.

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Bagaimanakah Uvicorn terus mendengar permintaan HTTP? Uvicorn adalah pelayan web ringan berdasarkan ASGI. Salah satu fungsi terasnya ialah mendengar permintaan HTTP dan teruskan ...

Di Python, bagaimana untuk membuat objek secara dinamik melalui rentetan dan panggil kaedahnya? Ini adalah keperluan pengaturcaraan yang biasa, terutamanya jika perlu dikonfigurasikan atau dijalankan ...
