解析Python中的產生器及其與迭代器的差異，python產生器

解析Python中的產生器及其與迭代器的差異，python產生器

產生器
產生器是一種迭代器，是一種特殊的函數，使用yield操作將函數構造成迭代器。普通的函數有一個入口，有一個傳回值；當函數被調用時，從入口開始執行，結束時返回相應的傳回值。產生器定義的函數，有多個入口和多個傳回值；對產生器執行next()操作，進行產生器的入口開始執行代碼，yield操作向調用者返回一個值，並將函數掛起；掛起時，函數執行的環境和參數被儲存下來；對產生器執行另一個next()操作時，參數從掛起狀態被重新調用，進入上次掛起的執行環境繼續下面的操作，到下一個yield操作時重複上面的過程。Python的迴圈操作與C語言的實現不同，如果使用List等資料結構需要耗費大量的內容；迴圈操作中使用產生器只需要在記憶體中執行個體化一個對象，可以減少記憶體佔用，提高迴圈操作的執行速度。

>>>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)123

產生器運算式
for...[if]...語句可以簡潔的構建一個List，同時也可以用來構建產生器。

>>>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)與產生器(Generator)的區別
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。

每個產生器都是一個迭代器，但是反過來不行。通常產生器是通過調用一個或多個yield運算式構成的函數s產生的。同時滿足迭代器的定義。

當你需要一個類除了有產生器的特性之外還要有一些自訂的方法時，可以使用自訂的迭代器，一般來說產生器更方便，更簡單。

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

等同於產生器運算式：

（i*i for i in xrange(start, stop))

列表推倒式是：

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

如果是構建一個自訂的迭代器：

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：

def current(self):  return self.start

兩者的相同點：對象迭代完後就不能重寫迭代了。