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Python 迭代器与生成器

news 2026/1/14 11:49:14

Python 中的迭代器和生成器是处理集合元素的重要工具，它们在处理大量数据时特别有用，因为它们不需要一次性将所有数据加载到内存中。

迭代器（Iterator）

迭代器是一个实现了迭代器协议的对象，这意味着它有两个方法：__iter__() 和 __next__()。

__iter__()：返回迭代器对象本身。
__next__()：返回容器的下一个元素。

迭代器可以用来遍历任何集合对象，比如列表、元组、字典等。

创建迭代器

class MyIterator:def __init__(self, data):self.data = dataself.index = 0def __iter__(self):return selfdef __next__(self):if self.index < len(self.data):result = self.data[self.index]self.index += 1return resultelse:raise StopIteration# 使用迭代器
data = [1, 2, 3, 4, 5]
my_iter = MyIterator(data)
for item in my_iter:print(item)

迭代器的应用

迭代器通常用于以下情况：

遍历容器对象。
创建自定义容器对象。
在for循环中使用。

迭代器和可迭代对象

在Python中，可迭代对象是指可以被iter()函数返回一个迭代器的对象。所有序列类型（如列表、元组、字符串）以及文件对象都是可迭代的。迭代器本身也是可迭代的，因为它们实现了__iter__()方法。

注意事项

迭代器只能向前移动，不能向后移动。
迭代器在遍历过程中，如果容器对象发生变化（例如添加或删除元素），迭代器的行为是未定义的。
迭代器在遍历结束后，需要重新创建一个新的迭代器来重新开始遍历。

生成器（Generator）

Python 生成器是一种特殊的迭代器，它允许你惰性地生成值，即一次只生成一个值，而不是一次性生成所有值。这种特性使得生成器在处理大数据集或无限序列时非常有用，因为它们可以帮助节省内存。

创建生成器

要创建一个生成器，你需要定义一个函数，并在函数体中使用yield关键字来产生值。每次调用生成器的__next__()方法时，函数会执行到下一个yield语句，并返回其值。当函数执行完毕或遇到return语句时，生成器会抛出StopIteration异常，表示迭代结束。

def simple_generator():yield 'hello'yield 'world'gen = simple_generator()
for value in gen:print(value)# 输出：
# 	hello
# 	world

生成器表达式

Python 还提供了生成器表达式，这是一种更简洁的方式来创建生成器。生成器表达式类似于列表推导式，但是使用圆括号而不是方括号。

gen_expr = (x * 2 for x in range(5))
for value in gen_expr:print(value)# 输出：
# 	0
# 	2
# 	4
# 	6
# 	8

生成器高级用法

生成器不仅可以产生值，还可以接收外部传入的值，类似于函数的参数。

带参数的生成器

def generator_with_params(max_value):for i in range(max_value):yield igen = generator_with_params(5)
for value in gen:print(value)# 输出：
# 	0
# 	1
# 	2
# 	3
# 	4

注意事项

生成器只能迭代一次。一旦迭代完成，生成器就会耗尽，除非重新创建。
你可以使用next()函数来获取生成器的下一个值。
你可以通过将生成器转换为列表来多次迭代，但这会消耗更多内存。

迭代器与生成器的区别

特性	迭代器	生成器
定义	实现了`__iter__()`和`__next__()`方法的对象。	使用`yield`关键字的函数自动成为生成器。
内存使用	通常需要存储所有元素，因此可能占用较多内存。	惰性计算，只在需要时产生下一个值，内存使用更高效。
实现方式	需要手动实现迭代器协议。	通过定义一个包含`yield`的函数自动实现。
使用方式	通过`for`循环或`next()`函数使用。	通过`for`循环或`next()`函数使用。
状态管理	需要手动管理迭代状态（如索引）。	由Python自动管理状态。
单次/多次使用	可以设计为可重置状态，实现多次迭代。	默认情况下只能迭代一次，迭代完成后不能再用。
功能丰富性	可以封装复杂的迭代逻辑。	可以包含条件语句、循环等，功能灵活。
转换为列表	直接使用`list()`函数。	需要使用`list()`函数转换，但可能消耗较多内存。
适用场景	适合已知元素数量且需要多次迭代的场景。	适合元素数量未知或数据量较大的场景，以及只需要单次迭代的场景。

迭代器的特点：

可重用性：迭代器可以被多次重用，只要重置其内部状态即可。
显式实现：需要显式实现__iter__()和__next__()方法。
状态控制：迭代器提供了对迭代过程的完全控制，可以在迭代过程中修改其状态。

生成器的特点：

惰性计算：生成器只在需要时计算下一个值，这使得它们在处理大型数据集时更加内存高效。
简洁性：生成器通常比迭代器更简洁，因为它们不需要显式定义__iter__和__next__方法。
单次使用：生成器只能被迭代一次，一旦迭代完成，就不能再次使用。
自动管理：Python自动管理生成器的状态，不需要手动管理。

迭代器和生成器都是Python中处理集合和序列的强大工具，选择使用哪一个取决于具体的应用场景和需求。