Itérateurs Python et générateurs : quand dois-je utiliser lequel ?

Comprendre la distinction entre les itérateurs et les générateurs de Python

Dans le monde de la programmation Python, les itérateurs et les générateurs sont deux concepts étroitement liés mais distincts. Examinons leurs différences et explorons quand chacune de ces constructions s'avère la plus utile.

Itérateurs : une abstraction générale pour parcourir les données

Un itérateur est une abstraction plus générale qui englobe tout objet avec une méthode next et une méthode iter qui renvoie lui-même. Cela signifie que les itérateurs peuvent représenter diverses structures de données, telles que des listes, des tuples ou des classes personnalisées, et fournir un moyen cohérent de les parcourir.

Générateurs : un type spécial d'itérateur avec Yield Magic

Chaque générateur est un itérateur, mais pas l'inverse. Un générateur est construit en appelant une fonction contenant une ou plusieurs expressions de rendement. Ces expressions de rendement suspendent temporairement l'exécution de la fonction et renvoient des valeurs. L'objet résultant possède les caractéristiques d'un itérateur, mais son implémentation est unique.

Quand utiliser des itérateurs ou des générateurs

Itérateurs personnalisés : Optez pour un itérateur personnalisé lorsque vous avez besoin d'une classe personnalisée avec un suivi d'état complexe ou que vous devez exposer des méthodes supplémentaires au-delà __next__.

Générateurs : Les générateurs sont généralement plus adaptés et plus simples à mettre en œuvre pour la plupart des scénarios, en particulier lorsque la maintenance de l'état est minime. Les expressions de rendement gèrent la suspension et la reprise du cadre, ce qui facilite la gestion de l'état.

Exemple pratique : génération de nombres carrés

Considérons la tâche consistant à générer des nombres carrés dans une plage donnée. .

Générateur Implémentation :

def squares(start, stop):
    for i in range(start, stop):
        yield i * i  # Use yield to pause and return values

Implémentation d'un itérateur personnalisé :

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

Bien que l'approche génératrice nécessite moins de code, l'itérateur personnalisé offre plus de flexibilité avec des méthodes supplémentaires .

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!