Python 迭代器与生成器:我什么时候应该使用哪个?
理解 Python 迭代器和生成器之间的区别
在 Python 编程世界中,迭代器和生成器是两个紧密相关但又截然不同的概念。让我们深入研究它们的差异,并探讨这些构造何时最有用。
迭代器:遍历数据的通用抽象
迭代器是一种更通用的抽象,包含具有 next 方法和 iter 的任何对象返回自身的方法。这意味着迭代器可以表示各种数据结构,例如列表、元组或自定义类,并提供一致的方式来遍历它们。
生成器:具有 Yield Magic 的特殊类型迭代器
每个生成器都是一个迭代器,但反之则不然。生成器是通过调用包含一个或多个yield 表达式的函数来构造的。这些yield表达式暂时暂停函数的执行并返回值。生成的对象具有迭代器的特征,但其实现是唯一的。
何时使用迭代器与生成器
自定义迭代器:当您需要具有复杂状态跟踪的自定义类或需要公开除此之外的其他方法时,请选择自定义迭代器__next__.
生成器: 生成器通常更适合并且更容易实现大多数场景,特别是当状态维护很少时。产量表达式处理帧暂停和恢复,从而轻松管理状态。
实际示例:生成平方数
考虑生成给定范围内的平方数的任务.
发电机实现:
def squares(start, stop): for i in range(start, stop): yield i * i # Use yield to pause and return values
自定义迭代器实现:
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
虽然生成器方法需要更少的代码,但自定义迭代器通过附加方法提供了更大的灵活性.
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