python编程生成器,python的迭代器和生成器的区别
python编程生成器目录
python编程生成器
生成器是一种用来创建迭代器的特殊函数。它可以在需要的时候按需生成数据，并且只会在每次迭代时计算下一个值，而不是一次性生成所有值。。
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生成器的定义和普通函数类似，但是使用了`yield`关键字来返回一个值，并且暂停函数的执行。下次调用生成器时，会从上次暂停的位置继续执行。。
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下面是一个简单的生成器的例子：。
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```python。
def my_generator():。
yield 1。
yield 2。
yield 3。
。
# 使用生成器。
gen = my_generator()。
print(next(gen)) # 输出: 1。
print(next(gen)) # 输出: 2。
print(next(gen)) # 输出: 3。
```。
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在上面的例子中，`my_generator`函数是一个生成器函数。调用这个函数会返回一个生成器对象。每次调用生成器的`next`方法时，生成器会执行到下一个`yield`语句，并返回`yield`后面的值。。
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生成器也可以用在`for`循环中，它会自动使用`next`方法迭代生成器直到生成器终止。。
。
```python。
gen = my_generator()。
for value in gen:。
print(value)。
# 输出：。
# 1。
# 2。
# 3。
```。
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生成器可以方便地用来处理大型数据集合和无限序列，因为它们在内存使用和性能方面都具有优势。。
python的迭代器和生成器的区别
Iamlaosong文
我们在用for ... in ...语句循环时，in后面跟随的对象要求是可迭代对象，即可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象（Iterable），如list、tuple、dict、set、str等。
可迭代对象是实现了__iter__()方法的对象，而迭代器（Iterator）则是实现了__iter__()和__next__()方法的对象，可以显示地获取下一个元素。
这种可以被next调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器。
迭代器一定是可迭代对象，反过来则不一定成立。
用iter()函数可以把list、dict、str等Iterable变成Iterator，例如：
bb=[x for x in range(10)]
cc=iter(bb)
cc.next()
循环变量的值其实可以看着是一次次用next取值的过程，每取一个值，做一次处理。
list等对象用于循环实际上可以看着是用iter()方法产生一个迭代器，然后循环取值。
生成器（generator）就是一个能返回迭代器的函数，其实就是定义一个迭代算法，可以理解为一个特殊的迭代器。
调用这个函数就得到一个迭代器，生成器中的yield相当于一个断点，执行到此返回一个值后暂停，从而实现next取值。
python生成器到底有什么优点
1、主要是开发快，语言简洁，没那么多技巧，所以读起来很清楚容易。
2、C/C++可以写python的module，标准库里就有用C/C++写的东西，这个跟java的JNI类似。
3、python的gui一般是用tkinter，就是tk的python的wrapper。
python没有像xna那么方便的工具。
4、python不是为了网络设计的。
网络编程用python主要是为了开发快。
5、像VS那样功能强的IDE，有要钱的PyCharm和不要钱的PyDev。
PyDev有Eclipse的插件版本或者是Aptana Studio版本。
python 生成器和迭代器的区别
1、迭代器（iterator）是一个实现了迭代器协议的对象，python的一些内置数据类型（列表，数组，字符串，字典等）都可以通过for语句进行迭代，我们也可以自己创建一个容器，实现了迭代器协议，可以通过for，next方法进行迭代，在迭代的末尾，会引发stopIteration异常。
2、生成器（generator）是通过yield语句快速生成迭代器，可以不用iter和next方法
yield可以使一个普通函数变成一个生成器，并且相应的next()方法返回是yield后的值。
一种更直观的解释是：程序执行到yield时会返回结果并暂停，再次调用next时会从上次暂停的地方继续开始执行。
显然，生成器自身有构成一个迭代器，每次迭代时使用一个yield返回
的值，一个生成器中可以有多个yield的值
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