迭代器是一个更抽象的概念,任何对象,如果它的类有 next 方法和 iter 方法返回自己本身,对于 string、list、dict、tuple 等这类容器对象,使用 for 循环遍历是很方便的。
在后台 for 语句对容器对象调用 iter()函数,iter()是 python 的内置函数。iter()会返回一个定义了 next()方法的迭代器对象,它在容器中逐个访问容器内元素,next() 也是 python 的内置函数。在没有后续元素时,next()会抛出一个 StopIteration 异常。(推荐学习:Python视频教程)
# 随便定义一个list listArray=[1,2,3] # 使用iter()函数 iterName=iter(listArray) print(iterName)
生成器(Generator)是创建迭代器的简单而强大的工具。它们写起来就像是正规的函数,只是在需要返回数据的时候使用 yield 语句。每次 next()被调用时,生成器会返回它脱离的位置(它记忆语句最后一次执行的位置和所有的数据值)
# 菲波那切数列 def Fib(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: yield b a, b = b, a + b n = n + 1 return '亲!没有数据了...' # 调用方法,生成出10个数来 f=Fib(10) # 使用一个循环捕获最后return 返回的值,保存在异常StopIteration的value中 while True: try: x=next(f) print("f:",x) except StopIteration as e: print("生成器最后的返回值是:",e.value) break
区别:
生成器能做到迭代器能做的所有事,而且因为自动创建了 iter()和 next()方法,生成器显得特别简洁,而且生成器也是高效的,使用生成器表达式取代列表解析可以同时节省内存。除了创建和保存程序状态的自动方法,当发生器终结时,还会自动抛出 StopIteration 异常。
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以上是python迭代器和生成器区别的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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你可以通过使用pyenv、venv和Anaconda来管理不同的Python版本。1)使用pyenv管理多个Python版本:安装pyenv,设置全局和本地版本。2)使用venv创建虚拟环境以隔离项目依赖。3)使用Anaconda管理数据科学项目中的Python版本。4)保留系统Python用于系统级任务。通过这些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,确保项目顺利运行。

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数组的同质性对性能的影响是双重的:1)同质性允许编译器优化内存访问,提高性能;2)但限制了类型多样性,可能导致效率低下。总之,选择合适的数据结构至关重要。

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