python精讲之迭代器和生成器

在 Python 中，**迭代器（Iterator）和生成器（Generator）**都是用于处理可迭代对象的工具，它们支持惰性计算（按需生成值），能高效处理大数据流或无限序列。以下是详细解释和对比：

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一、迭代器（Iterator）

核心概念

1. 定义：
   迭代器是实现了迭代器协议的对象，即包含 __iter__() 和 __next__() 方法。

• • __iter__()：返回迭代器自身（通常就是 self）。
  • __next__()：返回下一个元素，若无元素则抛出 StopIteration 异常。

1. 特性：

• • 惰性求值：一次只生成一个元素，节省内存。
  • 单向遍历：只能前进，不能后退。
  • 一次性使用：遍历结束后需重新创建才能再次迭代。

示例

# 自定义迭代器
class CountDown:
    def __init__(self, start):
        self.current = start
    
    def __iter__(self):
        return self
    
    def __next__(self):
        if self.current <= 0:
            raise StopIteration
        num = self.current
        self.current -= 1
        return num

# 使用迭代器
countdown = CountDown(3)
for num in countdown:
    print(num)  # 输出：3, 2, 1

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二、生成器（Generator）

核心概念

1. 定义：
   生成器是一种特殊的迭代器，通过函数和 yield 关键字简化创建过程。

• • 函数中使用 yield 代替 return，每次 yield 返回一个值并暂停函数状态。
  • 调用生成器函数返回一个生成器对象（自动实现迭代器协议）。

1. 特性：

• • 更简洁的语法：无需手动定义 __iter__() 和 __next__()。
  • 状态保存：函数局部变量和执行状态在 yield 间自动保留。
  • 支持无限序列：如无限计数器。

示例

# 生成器函数
def count_down(start):
    current = start
    while current > 0:
        yield current  # 暂停并返回值
        current -= 1

# 使用生成器
gen = count_down(3)
for num in gen:
    print(num)  # 输出：3, 2, 1

# 生成器表达式（类似列表推导式）
gen_expr = (x for x in range(3, 0, -1))
print(list(gen_expr))  # 输出：[3, 2, 1]

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三、关键区别

特性	迭代器 (Iterator)	生成器 (Generator)
实现方式	需手动定义 __next__ 方法	用 yield 自动实现
语法复杂度	较复杂（需写类）	简洁（函数形式）
内存占用	低（惰性计算）	低（惰性计算）
适用场景	自定义复杂迭代逻辑	快速创建惰性序列
状态保存	需手动管理状态	自动保存函数状态

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四、常见用法

1. 迭代文件内容（避免一次性加载大文件）

def read_large_file(file_path):
    with open(file_path, 'r') as file:
        for line in file:  # 文件对象本身就是迭代器
            yield line.strip()

for line in read_large_file("data.txt"):
    process(line)  # 逐行处理

2. 生成无限序列

def infinite_counter():
    count = 0
    while True:
        yield count
        count += 1

gen = infinite_counter()
print(next(gen))  # 0
print(next(gen))  # 1

3. 管道式处理数据流

def filter_even(numbers):
    for n in numbers:
        if n % 2 == 0:
            yield n

def square(numbers):
    for n in numbers:
        yield n ** 2

# 组合生成器
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
pipeline = square(filter_even(nums))
print(list(pipeline))  # 输出：[4, 16]

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五、总结

• 迭代器：基础协议，适合需要精细控制迭代逻辑的场景。
• 生成器：迭代器的语法糖，更简洁，适合快速创建惰性序列。
• 共同优势：
  ✅ 节省内存（处理大数据）
  ✅ 支持无限序列
  ✅ 兼容 for 循环、next() 等迭代操作

通过合理使用迭代器和生成器，可以显著提升 Python 程序的效率和可读性。