Python 生成器和迭代器之间的主要区别是什么？

理解 Python 中生成器和迭代器的区别

像许多其他编程语言一样，Python 提供了两种不同的迭代机制：生成器和迭代器。虽然两者都可以遍历元素序列，但它们在功能和实现上表现出根本差异。

迭代器是实现 __iter__() 和 __next__() 方法的对象。 Python 内部使用 for 循环来访问迭代器的元素。列表、元组和迭代器等可迭代对象首先使用 __iter__() 方法创建迭代器，后续迭代涉及调用 __next__() 方法按顺序返回每个元素。如果没有更多可用元素，则会引发 StopIteration 异常。

与迭代器不同，生成器是产生值而不是返回值的函数。当调用生成器函数时，它会生成一个生成器对象。生成器对象的 __iter__() 方法返回自身。要迭代生成器，可以使用 for 循环，其中每次迭代都涉及调用 __next__() 方法来生成下一个值。一旦生成了所有值，就会引发 StopIteration 异常。

生成器和迭代器之间的主要区别在于它们的内存消耗。生成器通常更节省内存，因为它们一次生成一个值，从而避免了将整个序列存储在内存中的需要。另一方面，迭代器在迭代之前构建整个序列，利用更多空间。

何时使用迭代器与生成器

使用迭代器和使用迭代器之间的选择生成器取决于应用的具体要求。以下是一些指导原则：

• 使用迭代器：当序列预先已知并且需要多次修改或遍历时。迭代器更适合需要随机访问序列元素的场景。
• 使用生成器：当序列是动态生成或只需要访问一次时。生成器可以通过按需生成值来减少内存开销，这使得它们非常适合需要处理大型序列或流数据的情况。

示例

考虑以下代码：

def my_iterator():
    for i in range(5):
        yield i

此函数返回一个迭代器，该迭代器产生 0 到 4 之间的整数。相反，以下代码演示了一个生成器：

def my_generator():
    for i in range(5):
        yield i

迭代器和生成器都生成相同的整数序列，但它们的实现方式有很大不同。迭代器创建一个内部列表来存储值，而生成器在不创建任何中间数据结构的情况下生成值。

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