什么是 Python 生成器以及它们与 Java 迭代器相比如何？

理解 Python 中的生成器

生成器简介

Python 中的生成器是独特的函数返回一个可迭代对象，可以使用 next() 方法逐步执行该对象。与返回单个值的常规函数​​不同，生成器会在每次调用 next() 时暂停执行并返回一个值。

Java 中的等价

在 Java 中，生成器执行以下操作：没有直接等价物。然而，它们在概念上与迭代器相似。迭代器还提供了一种逐步遍历值序列的方法，但它们遵循不同的实现。

使用生成器的好处

使用生成器有几个好处：

• 简洁：生成器允许简洁和可读的代码，尤其是在处理复杂序列时。
• 内存效率：生成器通过按需生成值来提供内存效率，避免需要将整个序列存储在内存中。
• 无限流：生成器可以表示无限序列，无需内存即可生成数据流

Python 中的示例生成器

让我们考虑一个简单的生成器 myGen，它生成两个值 n 和 n 1:

def myGen(n):
    yield n
    yield n + 1

当你调用myGen(6)时，它返回一个迭代器对象g。调用 next(g) 会产生第一个值 6。后续调用 next(g) 会产生 7，然后在生成所有值时引发 StopIteration 异常。

生成器表达式

生成器表达式提供了一种紧凑的方式来定义生成器：

g = (n for n in range(3, 5))

上面的表达式生成生成值 3 和 4 的迭代器。

生成器的用例

生成器有各种应用：

• 惰性地迭代数据有效
• 表示太大而无法容纳的序列内存
• 按需流式传输数据
• 实现数据处理管道

通过使用生成器，您可以增强代码的可读性、内存效率和处理数据的灵活性序列。

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