Python 生成器与 Java 的迭代序列生成方法有何不同？

理解 Python 中的生成器：Java 程序员的视角

生成器是 Python 中的一个独特功能，它提供了一种节省内存的方式来生成值的序列。虽然 Java 中的生成器相当于线程，但生成器是一种独特的机制，它补充了传统的消费者-生产者模型。

什么是生成器？

生成器是一个函数的行为类似于可迭代对象，一次生成一个值，而不是一次返回所有值。这是使用yield关键字实现的，它会暂停函数的执行，直到下一次调用。

为什么使用生成器？

生成器有几个优点：

• 内存效率：生成器仅存储序列的当前状态，避免对大型中间数据结构的需要。
• 按需生成：生成器按需生成值，允许惰性求值和无限序列。
• 简化代码： 生成器可以提供更简洁的方式来表示某些数据结构和算法。

示例：

考虑以下生成斐波那契数的 Python 代码：

def fib():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b

此生成器函数生成下一个每次调用时都是斐波那契数。以下代码片段演示了如何使用生成器：

import itertools
fib_numbers = list(itertools.islice(fib(), 10))
print(fib_numbers)

Java 比较：

Java 没有与 Python 生成器直接等效的工具。但是，可以使用迭代 lambda 或方法引用来模拟它们的行为。例如，可以使用 lambda 在 Java 中生成斐波那契数：

public static Stream<integer> fib() {
    int a = 0, b = 1;
    Stream<integer> stream = Stream.iterate(a, n -> {
        int tmp = n;
        n = a + b;
        a = tmp;
        return n;
    });
    return stream;
}</integer></integer>

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