1.迭代器

1.1 可迭代對(duì)象

        可迭代對(duì)象指的是 實(shí)現(xiàn)了__iter__方法的對(duì)象，可以被for循環(huán)遍歷的容器，比如一個(gè)列表，自定義的鏈表等。使用 iter() 方法獲取它的迭代對(duì)象(可以理解為鏈表的指針)

1.2 迭代器

        迭代器是指實(shí)現(xiàn)了 __iter__ 和 __next__方法對(duì)象，__iter__返回它本身，確保每個(gè)單獨(dú)的節(jié)點(diǎn)都是可以被迭代的，滿足鏈表可以從第n個(gè)元素開(kāi)始訪問(wèn)的需求；__next__返回它的下一個(gè)節(jié)點(diǎn)，如果已經(jīng)遍歷完畢則拋出StopIteration異常。

# 實(shí)現(xiàn)了__iter__方法，是一個(gè)可迭代對(duì)象，可以理解為是一個(gè)整的鏈表，但此時(shí)還不能單獨(dú)訪問(wèn)其中的元素
class Node:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.next: Node | None = None
    def __iter__(self):
        return NodeIter(self)
#是迭代器對(duì)象，可以理解為指向鏈表首元素的指針，通過(guò)這個(gè)指針遍歷所有的鏈表元素
class NodeIter:
    def __init__(self, node: Node = None):
        self.current = node
    def __iter__(self):
        return self
    def __next__(self):
        if self.current is None:
            raise StopIteration
        else:
            node = self.current
            self.current = self.current.next
            return node #返回當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的值

1.3 可迭代對(duì)象和迭代器的區(qū)別

• 協(xié)議不同：可迭代對(duì)象只需實(shí)現(xiàn) __iter__()，迭代器需要實(shí)現(xiàn) __iter__() 和 __next__()
• 狀態(tài)：迭代器有內(nèi)部狀態(tài)（當(dāng)前位置），可迭代對(duì)象通常沒(méi)有
• 重用性：可迭代對(duì)象可多次遍歷（每次獲取新迭代器），迭代器遍歷一次后耗盡
• 包含關(guān)系：所有迭代器都是可迭代對(duì)象，但并非所有可迭代對(duì)象都是迭代器

依舊以鏈表舉例，整個(gè)鏈表是一個(gè)可迭代對(duì)象，遍歷這個(gè)對(duì)象的時(shí)候?qū)嶋H上是通過(guò)一個(gè)指向鏈表首元素的指針不斷地移動(dòng)到下一個(gè)元素來(lái)完成的，這個(gè)指針就可以理解為迭代器。

2.生成器

2.1 概念

        生成器是一種特殊的迭代器，它通過(guò) yield 關(guān)鍵字動(dòng)態(tài)的返回值，而非一次性返回所有值，適合用來(lái)讀取大文件或產(chǎn)生無(wú)限序列。生成器內(nèi)部自動(dòng)實(shí)現(xiàn)了 __iter__和__next__.

當(dāng)一個(gè)函數(shù)內(nèi)部使用了yield關(guān)鍵字時(shí)，那么它就是一個(gè)生成器函數(shù)，此時(shí)函數(shù)的返回值不再是return后的返回值，而是類似于函數(shù)的對(duì)象 :

<generator object fibonacci at 0x0000026E4B6D20A0>

以一個(gè)生成n個(gè)斐波那契的生成器舉例：

def fibonacci(limit):
    """生成斐波那契數(shù)列"""
    a, b = 0, 1
    count = 0
    while count < limit:
        yield a
        a, b = b, a + b
        count += 1

當(dāng)執(zhí)行下面的代碼時(shí)：

fibo = fibonacci(10)
print(fibo) #輸出：<generator object fibonacci at 0x0000026E4B6D20A0>
print(next(fibo)) #輸出0
print(next(fibo)) #輸出1
print(next(fibo)) #輸出1
print(next(fibo)) #輸出2

fibo是一個(gè)生成器對(duì)象，這個(gè)對(duì)象可以生成10個(gè)斐波那契數(shù)，但不是同時(shí)生成在內(nèi)存中，而是一個(gè)next()取回一個(gè)值，這個(gè)特性被稱作 "惰性加載" 。執(zhí)行第一個(gè)next()時(shí)，返回第一個(gè)yield后的值并且暫停函數(shù)的執(zhí)行，等到第二次執(zhí)行next()時(shí)從第一個(gè)field后開(kāi)始繼續(xù)執(zhí)行，也就是說(shuō)，當(dāng)我在第一個(gè) yield下面拋出異常，函數(shù)執(zhí)行一次 next()并不會(huì)報(bào)錯(cuò)，因?yàn)閽伋霎惓ＵZ(yǔ)句并沒(méi)有執(zhí)行，第二次執(zhí)行next()才會(huì)報(bào)錯(cuò)，比如下面的代碼：

def generator1():
    print('第一個(gè)yield之前的語(yǔ)句塊')
    yield 1
    print('第一個(gè)yield之后的語(yǔ)句塊')
    print(1 / 0)
    print('第二個(gè)yield之前的語(yǔ)句塊')
    yield 2
    print('第二個(gè)yield之后的語(yǔ)句塊')
ge = generator1() #產(chǎn)生了一個(gè)生成器對(duì)象
print(next(ge))  # 只執(zhí)行 print(1 / 0) 之前的代碼函數(shù)就被中斷了，所有不會(huì)報(bào)錯(cuò)
print(next(ge))  # 回到第一個(gè)yield之后的代碼繼續(xù)執(zhí)行，執(zhí)行到print(1 / 0)語(yǔ)句，報(bào)錯(cuò)

如果生成器函數(shù)中有return語(yǔ)句，return語(yǔ)句依舊有結(jié)束函數(shù)運(yùn)行的作用，return之后的語(yǔ)句不可達(dá)，但仍然遵循上面的中斷原則，并且return后的值是拋出 StopIteration異常的提示信息：

2.2 yield from

        當(dāng)我們的生成器的數(shù)據(jù)是從一個(gè)列表中取得并且每次返回一個(gè)元素時(shí)應(yīng)該怎么寫(xiě)？

def generator():
    user_list = ["zhang","li","wang","qian"]
    for username in user_list:
        yield username
ge = generator()
for i in ge:
    print(i)

yield from就是簡(jiǎn)化上面的流程，提升生成器的效率，以上代碼可以用下面的代碼替代：

def generator():
    user_list = ["zhang","li","wang","qian"]
    yield from user_list
ge = generator()
for i in ge:
    print(i)

到此這篇關(guān)于python迭代器和生成器的區(qū)別解析的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python迭代器和生成器內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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