Python中迭代器和生成器的區別？

廢話不多說，開始今天的題目：

問：說說python中迭代器和生成器的區別？

答：python中生成器能做到迭代器能做的所有事，而且因為自動建立了__iter__()和next()方法，生成器顯得特別簡潔，而且生成器也是高效的，使用生成器表示式取代列表解析，同時節省記憶體。除了建立和保持程式狀態的自動生成，當發生器終結時，還會自動跑出stopiterration異常。

列表、元組、字典、字串都是可迭代物件。

數字、布林值都是不可迭代的。

下面分別來說說這兩者的具體區別:

1、迭代器

迭代器物件要求支援迭代器協議的物件。在python中，支援迭代器協議就是實現物件的__iter__()和next()方法。其中__iter__()方法返回迭代器物件本身；next()方法返回容器的下乙個元素，在結尾時引發stopiteration異常。

下面用個簡單的列表來說迭代器的用法：

list = [1,2,3,4] # list是可迭代物件

lterator = iter(list) # 通過iter()方法取得list的迭代器

print(next(lterator)) # 1 通過next()獲取下乙個位置的值

print(next(lterator)) # 2

print(next(lterator)) # 3

print(next(lterator)) # 4

輸出：123

2、生成器

生成器(generator)就是乙個函式，它提供了一種實現迭代器協議的便捷方式。生成器與普通函式的區別在於它包含 yield 表示式，並且不需要定義 __iter__()和__next__()。

生成器是一種惰性的序列，如果我們需要建立乙個 0～1000000000 的序列，這樣大的序列建立出來會占用比較多的記憶體，生成器就是為了解決這樣的問題。

下面用個簡單的例子來說生成器的用法：

# 普通序列

>>> g =

>>>

deff

():for x in range(5):

yield x # 返回並記錄函式狀態

# next

f = f()

>>> next(f) # 每呼叫一次next，就執行一次yield | 依靠這種需要才生產的工作機制，大大的節省資源

0>>> next(f)

1>>> next(f)

2>>> next(f)

3>>> next(f)

4# for next

>>>

for x in range(5):

>>> print(next(f))01

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