解析Python中的生成器及其與迭代器的差異

更新時間：2016年06月20日 16:58:54 作者：catHeart

生成器是一種特殊的迭代器,而反過來說則就不對了,迭代器在Python中是一個更抽象的概念,以下我們就來詳細解析Python中的生成器及其與迭代器的差異

生成器
生成器是一種迭代器，是一種特殊的函數(shù)，使用yield操作將函數(shù)構(gòu)造成迭代器。普通的函數(shù)有一個入口，有一個返回值；當(dāng)函數(shù)被調(diào)用時，從入口開始執(zhí)行，結(jié)束時返回相應(yīng)的返回值。生成器定義的函數(shù)，有多個入口和多個返回值；對生成器執(zhí)行next()操作，進行生成器的入口開始執(zhí)行代碼，yield操作向調(diào)用者返回一個值，并將函數(shù)掛起；掛起時，函數(shù)執(zhí)行的環(huán)境和參數(shù)被保存下來；對生成器執(zhí)行另一個next()操作時，參數(shù)從掛起狀態(tài)被重新調(diào)用，進入上次掛起的執(zhí)行環(huán)境繼續(xù)下面的操作，到下一個yield操作時重復(fù)上面的過程。Python的循環(huán)操作與C語言的實現(xiàn)不同，如果使用List等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)需要耗費大量的內(nèi)容；循環(huán)操作中使用生成器只需要在內(nèi)存中實例化一個對象，可以減少內(nèi)存占用，提高循環(huán)操作的執(zhí)行速度。

>>>def myG():
...  yield 1
...  yield 2
...  yield 3
...
>>>g=myG()
>>>next(g)
1
>>>next(g)
2
>>>next(g)
3
>>>next(g)
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>>g2=myG()
>>>for i in g2:
...  print(i)
1
2
3

生成器表達式
for...[if]...語句可以簡潔的構(gòu)建一個List，同時也可以用來構(gòu)建生成器。

>>>a=[7,8,9]
>>>b=[i**2 for i in a]
>>>b
[49, 64, 81]
>>>ib=(i**2 for i in a)
>>>ib
<generator object <genexpr> at 0x7f72291217e0>
>>>next(ib)
49
>>>next(ib)
64
>>>next(ib)
81
>>>next(ib)
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

迭代器(Iterator)與生成器(Generator)的區(qū)別
迭代器是一個更抽象的概念，任何對象，如果它的類有next方法（next python3)和iter方法返回自己本身。

每個生成器都是一個迭代器，但是反過來不行。通常生成器是通過調(diào)用一個或多個yield表達式構(gòu)成的函數(shù)s生成的。同時滿足迭代器的定義。

當(dāng)你需要一個類除了有生成器的特性之外還要有一些自定義的方法時，可以使用自定義的迭代器，一般來說生成器更方便，更簡單。

def squares(start, stop):
  for i in xrange(start, stop):
    yield i*i

等同于生成器表達式：

（i*i for i in xrange(start, stop))

列表推倒式是：

[i*i for i in xrange(start, stop)]

如果是構(gòu)建一個自定義的迭代器：

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

此時，你還可以定義自己的方法如：