python迭代器原理 Python中生成器和迭代器的区别？

Python中生成器和迭代器的区别？

让我们先谈谈迭代器。对于字符串、列表、dict和tuple等容器对象，使用循环遍历非常方便。在后台，for语句调用容器对象上的iter（）函数。Iter（）是Python的内置函数。ITER（）返回定义next（）方法的迭代器对象。它逐个访问容器中的元素。Next（）也是Python的内置函数。当没有后续元素时，next（）抛出stopiteration异常以通知for语句循环结束。

Generator是创建迭代器的简单而强大的工具。它们像常规函数一样编写，只在需要返回数据时使用yield语句。每次调用next（）时，生成器都会返回它离开的位置（它会记住语句的最后一次执行和所有数据值）。

怎样理解Python迭代器和生成器？

在Python中，一切都是对象，对象的抽象是类，对象的集合是容器。在Python中，列表、组、字典和集合都是容器。Python中的所有容器都可以迭代，这与枚举有本质的不同。

迭代器是用于迭代操作的对象，可以迭代以获得每个对象，就像列表一样。这种方法与我们通常对列表中所有元素进行for循环遍历的区别在于，在构建迭代器时，它不像列表那样一次将所有元素加载到内存中，而是以延迟计算的方式返回元素。这就是为什么我们前面提到的，我们可以大大减少内存消耗。在调用下一个方法之前，它不会返回元素（本质上，for循环连续调用迭代器的下一个方法）。

Python使用生成器支持延迟操作。所谓的延迟操作意味着结果只能在需要时产生，而不是立即产生。这也是发电机的主要优点。生成器提供一个延迟操作，它不返回结果，而是使用。生成器函数是常规函数的定义，但它使用语句而不是返回语句来返回结果。语句一次返回一个结果。在每个结果的中间，函数的状态被挂起，以便下次可以在它离开的地方执行。

我们用来编写Python代码的for-in语句是隐式更改上述迭代过程。生成器是一个特殊的高级迭代器，它不像迭代器那样占用大量内存。只有使用它才能调用它来生成相应的对象，这样可以减少内存占用，优化程序结构，提高程序速度。

新手学python应该如何选择python2和python3？

这里我们说python2通常指的是版本2.7，而python3指的是版本3.5及以上。

Python2和python3有一些语法问题，因此这两个版本的编译器互不支持。

在过去，作为主流，Python2支持许多库，大多数人的项目都在Python2上运行。所以，这就是为什么很多人没有转到3。但是现在Python3中的库越来越多，许多基于Python2的社区和库开始停止更新。所以python3是一种趋势。

如果这是一个介绍，我认为可以学习Python 2或Python 3。毕竟，这些想法是相互关联的。但如果没有历史负担，可以直接学习Python 3。毕竟，新版是一种趋势。由于从零开始学习，从未来使用和工程的角度来看，python3将成为更主流的版本。

欢迎您的评论。

python返回迭代器和返回列表有什么区别？

在Python中，生成器可以完成迭代器所能做的一切，因为它们是自动创建的iter和next（）方法，生成器特别简洁，而且生成器也很高效，使用生成器表达式而不是列表解析，同时节省内存。除了创建和维护自动生成程序状态外，当生成器结束时，它还会自动运行出stoperror异常。

列表、元组、字典和字符串都是迭代对象。

数字和布尔值不是迭代的。

让我们来谈谈这两者之间的具体区别：

迭代器对象需要支持迭代器协议的对象。在Python中，为了支持迭代器协议，需要实现objectiter和next（）方法。其中，iter（）方法返回迭代器对象本身；next（）方法返回容器的下一个元素，在末尾抛出stopiteration异常。

这里有一个简单的迭代器列表：

在阅读了上面的代码之后，我想很多人都想知道一个列表怎么会有迭代器。由于访谈问题的空间有限，如果您想知道一个可迭代对象如何获得迭代器？

Generator是一个函数，它为实现迭代器协议提供了方便的方法。生成器和普通函数的区别在于，它包含一个yield表达式，不需要定义iter（）和next（）。

生成器是一种惰性序列。如果我们需要创建一个0-1000000000的序列，那么创建这么大的序列将占用更多的内存。发电机就是为了解决这个问题。

让我们举一个简单的例子来说明生成器的用法：

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