Python イテレーターとジェネレーター: いつどちらを使用する必要がありますか?

Python のイテレータとジェネレータの違いを理解する

Python プログラミングの世界では、イテレータとジェネレータは密接に関連している 2 つの異なる概念です。それらの違いを詳しく調べて、これらの各構成がどのような場合に最も役立つかを調べてみましょう。

イテレータ: データをトラバースするための一般的な抽象化

イテレータは、より一般的な抽象化です。 next メソッドとそれ自体を返す iter メソッド。これは、イテレータがリスト、タプル、カスタム クラスなどのさまざまなデータ構造を表現でき、それらをトラバースする一貫した方法を提供できることを意味します。

ジェネレータ: Yield Magic を備えた特別なタイプのイテレータ

すべてのジェネレータはイテレータですが、その逆はありません。ジェネレーターは、1 つ以上の yield 式を含む関数を呼び出すことによって構築されます。これらの yield 式は関数の実行を一時停止し、値を返します。結果として得られるオブジェクトはイテレータの特性を持ちますが、その実装は独特です。

イテレータとジェネレータを使用する場合

カスタム イテレータ:複雑な状態追跡を備えたカスタム クラスが必要な場合、またはそれ以外の追加メソッドを公開する必要がある場合は、カスタム イテレータを選択します。 __next__.

ジェネレーター: ジェネレーターは、通常、特に状態の維持が最小限の場合、ほとんどのシナリオに適しており、実装が簡単です。 Yield 式はフレームの一時停止と再開を処理するため、状態の管理が簡単になります。

実践例: 平方数の生成

指定された範囲内で平方数を生成するタスクを考えてみましょう。 .

ジェネレーター実装:

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

カスタム イテレータの実装:

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

ジェネレータ アプローチでは必要なコードが少なくなりますが、カスタム イテレータではメソッドを追加することで柔軟性が高まります。 .

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