python中生成器與迭代器

可迭代物件：乙個實現了iter方法的物件是可迭代的

迭代器：乙個實現了iter方法和next方法的物件就是迭代器（iter方法會返回乙個迭代器）

生成器都是iterator物件，但list、dict、str雖然是iterable（可迭代物件），卻不是iterator（迭代器）。

from collections import iterator  #

迭代器from collections import iterable  #
可迭代物件
print(isinstance(s,iterator))     #
判斷是不是迭代器
print(isinstance(s,iterable))       #
判斷是不是可迭代物件
#iter可以
把可迭代物件轉換為迭代器
print(isinstance(iter(s),iterator))

這是因為python的iterator物件表示的是乙個資料流，iterator物件可以被next()函式呼叫並不斷返回下乙個資料，直到沒有資料時丟擲stopiteration錯誤。可以把這個資料流看做是乙個有序序列，但我們卻不能提前知道序列的長度，只能不斷通過next()函式實現按需計算下乙個資料，所以iterator的計算是惰性的，只有在需要返回下乙個資料時它才會計算。

iterator甚至可以表示乙個無限大的資料流，例如全體自然數。而使用list是永遠不可能儲存全體自然數的。

生成器：生成器是迭代器的一種

建立生成器的方法有兩種：

1.把乙個列表生成式的中括號改為（）小括號

a = [i+1 for i in range(5)]  #

列表生成式
print
(a)b = (i+1 for i in range(5))  #
生成器print
(b)   
print
(next(b))
print
(next(b))
print
(next(b))
print
(next(b))
print
(next(b))
print
(next(b))
輸出結果：
[1, 2, 3, 4, 5]
at 0x00000163c820baf0>12
345traceback (most recent call last):
file 
"e:/myproj/pytest_demo/b.py
", line 13, in
print
(next(b))
stopiteration
生成器最常用的還是通過for迴圈呼叫：

for i in b:

print(i)

def

fib(max):
n,a,b =0,0,1
while n 
yield
b        a,b =b,a+b
n = n+1
return
'done
'a =fib(6)                # 呼叫包含yield語句的函式並不會立即執行，它只是返回乙個生成器，只有當程式通過next()函式呼叫或者遍歷生成器時，函式才會真正執行
print
(a)for i in fib(6):        # 之所以能用for迴圈，是因為fib(6)是個迭代器
print
(i) 
輸出結果：11
2358
關於yield：
與return類似，程式執行到yield會返回，等再次呼叫時，程式從上次yield處繼續往下執行

python中生成器，迭代器和裝飾器

解析器在實時生成資料，資料不會駐留在記憶體中。因此，其執行效率很高！yield 是乙個類似 return 的關鍵字，只是這個函式返回的是個生成器 當你呼叫這個函式的時候，函式內部的 並不立即執行 這個函式只是返回乙個生成器物件 當你使用for進行迭代的時候，函式中的 才會執行 list1 i 2 f...

個人理解的python中生成器與迭代器

可迭代物件 在python中，列表，元組，字典，字串這些可以用for迴圈遍歷的物件稱為可迭代物件。迭代器 我們建立乙個容器，該容器中可以生成一些資料，這些資料可以遍歷，該容器被我們稱為迭代器。生成器 生成器為迭代器的一種，使用yield返回函式，每次呼叫yield函式程式都會暫停，使用next 或s...

python中生成器

生成器 生成器generator 生成器函式generator m i for i in range 5 定義乙個生成器 print type m 判斷m的型別，是乙個生成器 print next m 使用next函式 def inc 定義乙個inc函式 for i in range 5 yield...