目的：區分迭代器和生成器。生成器屬於一種惰性計算；屬於生成器的不一定是迭代器，屬於迭代器的一定是生產器；
迭代器可以next()函式進行訪問，生產器通過for進行訪問遍歷。
# 一維情況下做賦值操作
# 生成器 從開頭 ，next，用於惰性計算
# 無任何生成初始化的開銷，省記憶體， 用到了才計算，未用到，不計算
# yield 可控多執行緒
import time
def func_test1(n):
stars=time.time()
tt=[x*x for x in range(n)]
print(tt[:10]) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
ends=time.time()
print(ends-stars) # 0.18158674240112305
stars=time.time()
tt=(x*x for x in range(n)) # 生成器 一定要用()代替
print([next(tt) for i in range(10)]) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
ends=time.time()
print(ends-stars) # 0.025921344757080078
def my_func(t):
if t<1:
return 1
n,a,b=1,1,2
while nprint(isinstance(g,iterator)) # true
print(isinstance(g,iterable)) # true
li=[i for i in g]
print(li) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100, 121, 144, 169, 196]
g1 = (x * x for x in range(15))
li=[next(g1) for i in range(15)]
print(li) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100, 121, 144, 169, 196]
Python迭代器和生成器
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python 迭代器和生成器
迭代器是訪問集合元素的一種方式。迭代器物件從集合的第乙個元素開始訪問，直到所有的元素被訪問完結束。迭代器只能往前不會後退，不過這也沒什麼，因為人們很少在迭代途中往後退。另外，迭代器的一大優點是不要求事先準備好整個迭代過程中所有的元素。迭代器僅僅在迭代到某個元素時才計算該元素，而在這之前或之後，元素可...