Python のイテレータとジェネレータの違いは何ですか?

Python のイテレーションとジェネレーターは 2 つの異なる概念であり、データ収集を処理する際のパフォーマンスと使用方法が異なります。この記事では、イテレータとジェネレータの違いについて詳しく説明し、具体的なコード例を示します。

まず、反復とジェネレーターの概念を理解しましょう。反復はコードの一部を繰り返し実行する方法であり、シーケンスまたはコレクションを横断することができます。 Python では、for ループを使用して反復を実現できます。ジェネレーターは、すべてのデータ項目を一度に生成するのではなく、反復プロセス中に動的にデータ項目を生成できる特別な反復子です。

以下は反復とジェネレーターの違いを示す簡単な例です:

# 迭代
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
for item in my_list:
    print(item)

# 生成器
def my_generator():
    yield 1
    yield 2
    yield 3
    yield 4
    yield 5

gen = my_generator()
for item in gen:
    print(item)

上記のコードでは、まず反復を使用してリストを走査します my_list、それぞれを出力しますリスト内の要素を順に選択します。次に、yield キーワードを使用してデータを生成するジェネレーター関数 my_generator を定義します。次に、ジェネレーターを使用して反復子 gen を作成し、再度反復を使用してジェネレーター内の各データ項目を走査しました。

上記のコード例からわかるように、イテレーターとジェネレーターの主な違いは、ジェネレーターは反復プロセス中にデータ項目を動的に生成できることです。この動的生成機能は、大量のデータまたは無限のデータ ストリームを処理するときにジェネレーターに大きな利点をもたらします。たとえば、フィボナッチ数列を生成する必要があるとします。反復法を使用する場合は、事前に数列全体を生成する必要があり、多くのメモリ領域を消費します。ジェネレーター法を使用する場合は、各反復の次の番号を使用して、メモリ爆発の問題を回避します。

# 生成器示例：斐波那契数列
def fibonacci():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b

fib = fibonacci()
for i in range(10):
    print(next(fib))

上記のコードでは、無限ループを使用してフィボナッチ数列の各項目を生成するジェネレーター関数 fibonacci を定義します。各ループでは、yield キーワードを使用して現在の値を返します。次に、ジェネレーターで反復子 fib を作成し、next() 関数を使用してフィボナッチ数列の最初の 10 項目を 1 つずつ出力しました。

要約すると、イテレーションとジェネレーターは、Python でデータ コレクションを処理する 2 つの異なる方法です。反復とは、for ループを通じてデータ コレクションを走査することであり、ジェネレーターは反復プロセス中にデータ項目を動的に生成できる特別な反復子です。ジェネレーターの特性により、大量のデータまたは無限のデータ ストリームを処理する際の効率が向上します。上記のコード例と説明を通じて、イテレーションとジェネレーターについての理解を深めることができれば幸いです。

以上がPython のイテレータとジェネレータの違いは何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。