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python编程生成器,python的迭代器和生成器的区别

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python编程生成器

python的迭代器和生成器的区别

python生成器到底有什么优点

python 生成器和迭代器的区别

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。。

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。。

下面是一个简单的生成器的例子:。

```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。

```。

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。。

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。

```。

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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