（转）python中生成器与迭代器到底有什么区别？
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1. 迭代器
我们先来看一段代码
list1 = [1,2,3] for i in list1: print(i) ------------- 1 2 3
这是初学者也能一眼看懂得代码，可是这个是怎么实现的呢。
是因为在python中几乎所有的容器都有__iter__内置函数，而这些函数都会返回一个迭代器。
我们对迭代器有两点要求。或者说迭代器应该具备迭代器协议。
- 1.该对象需提供next方法，返回迭代器的下一项
- 2.如果没有下一项即迭代完成时会抛出一个StopIteration异常。
下面我们来看一段代码
iterator_1 = iter(list1) iterator_2 = iter(list1) next(iterator_1) >1 next(iterator_1) >2 next(iterator_1) >3 next(iterator_1) > StopIteration Traceback (most recent call last) <ipython-input-18-4dd2bd2ae244> in <module> ----> 1 next(iterator_1) StopIteration:
我们可以看出迭代器的元素只迭代一次，当继续迭代时则会抛出StopIteration异常
print("迭代器二", next(iterator_2)) for i in iterator_2: print(i) --------------- 迭代器二 1 2 3
我们可以看出我们一同实例化的迭代器2不受影响，可以继续迭代。
又因为我们调用了next(iterator_2)已经迭代掉了一个元素，所以我们在for循环打印的只有2和3.
如果我们再次for循环会发现打印的则为空。
这下我们全明白了。
原来我们for循环列表字典等，并不是真正的for循环列表本身。而是for循环他们返回的一个迭代器对象，这些迭代器对象只能迭代一次。(事实上不这样实现可能会实现无限次迭代的死循环现象)
事实上除了for外，sum，min，max函数等内置对象都会使用迭代器协议访问对象。也就是说他们会先调用这些对象中的__iter__方法，如果没有的话则会去找__getitem__方法。
这些就是关于迭代器的知识，事实上我们真正使用中去新建迭代器的情况很少。大多数情况下我们也只会是在类中定义__getitem__方法使元素变得可迭代，而把其他的交给迭代器协议。
2. 生成器
我们先来看一段代码
def generator_test(n): for i in range(n): yield i ** 2 generator1 = generator_test(3) next(generator1) >0 next(generator1) >1 next(generator1) >4 next(generator1) >StopIteration Traceback (most recent call last) <ipython-input-39-a22adda396a1> in <module> ----> 1 next(generator1)
这时候我们会疑惑了，这不就是迭代器吗，为什么又单独称他为生成器呢。
我们先来说一下生成器
- 1.生成器本身是一种特殊的迭代器。
- 2.生成器会自动实现迭代器协议，也就是说只要我们 yield 后，自动就生成了 next 对象包括 StopIteration 等结构。
- 3.生成器使用 yield 语句返回一个值。yield 语句挂起该生成器函数的状态，保留足够的信息。对生成器函数的第二次（或第n次）调用，跳转到函数上一次挂起的位置。生成器不仅“记住”了它的数据状态，生成还记住了程序执行的位置。
3. 二者区别
- 1.迭代器是访问容器的一种方式，也就是说容器已经出现。我们是从已有元素拓印出一份副本，只为我们此次迭代使用。而生成器则是自己生成元素的。
- 2.在用法上生成器只需要简单函数写法，配合 yield 就能实现。而迭代器真正开发中很难使用到。我们可以把生成器看做，python 给我们提供的特殊接口实现的迭代器。
如果到这里你还不明白，我们就再研究仔细一点
def generator_test(n): for i in range(n): yield i ** 2 generator1 = generator_test(3) list1 = list(dir(generator1)) # 生成器所有的方法。dir() 可以列出对象的属性 list2 = list(dir(iter([1, 2, 3]))) # 迭代器所有的方法 # ['__del__', '__name__', '__qualname__', 'close', 'gi_code', 'gi_frame', 'gi_running', 'gi_yieldfrom', 'send', 'throw'] print(list(filter(lambda x: x not in list2, list1))) # ['__length_hint__', '__setstate__'] print(list(filter(lambda x: x not in list1, list2)))
gi_yieldfrom、gi_running、send、close 这些都不难看出是保存状态，挂起等的方法。这也就是我们上面所说的生成器是如何实现的。
我们在来看下生成器不含有的迭代器方法。['__length_hint__', '__setstate__']
这两个方法第一个则是迭代器数量的，第二个则是读取pickle等特殊文件的。这两个方法可能是生成器不需要的。但是也只有这两个方法。
好，我们来下个定义
生成器是实现自己独有方法的迭代器，我们可以把他看成迭代器的子类
4. 生成器的巧妙使用
4.1 生成器推导式
// 生成器表达式只需要把方括号换成原括号即可 [i**2 for i in old_list] # 列表推导式, [] (i**2 for i in old_list) # 生成器表达式, () sum([i**2 for i in old_list]) sum(i**2 for i in old_list) // python为了更好的封装，我们在进行sum函数时候可以省略最外层的符号 sum(i for i in range(5)) sum((i for i in range(5))) //推荐这种写法
那么使用生成器的优势究竟在哪呢
print(sum([k for k in range(1000000000000)])) print(sum(k for k in range(1000000000000))) 分别运行，如何查看“python”进程， 第一个一小会的时间，内存就到7,8个G，而且还持续上涨。 第二个占用很小的内存
我们可以查看一下机器的内存，第一个列表推导式的方式大概率会内存爆掉，因为我们的生成器式是使用才迭代，只迭代一次不会存在内存中。所以内存会比较稳健的求出结果。
4.2 生成器函数优雅在什么地方
来看下代码，很明显，使用生成器的方法。无论是可读性还是代码的优雅都要高于第一种。
# for 循环写法 def get_even_numbers(the_list): result_list = [] for i in range(len(the_list)): if the_list[i] % 2 == 0: result_list.append(i) return result_list # yield 写法 def get_even_numbers_by_gen(the_list): for i in range(len(the_list)): if the_list[i] % 2 == 0: yield i
4.3 yield from 方法
# for 循环 写法 def yield_for_test(*iterables): for i in iterables: for j in i: yield j # yield from 写法 def yield_from_test(*iterables): for i in iterables: yield from i if __name__ == '__main__': print(list(yield_for_test([1, 2, 3], 'abc'))) // [1, 2, 3, 'a', 'b', 'c'] print(list(yield_from_test([1, 2, 3], 'abc'))) // [1, 2, 3, 'a', 'b', 'c']
5. 总结
关于可迭代对象，迭代协议，迭代器，生成器的意义
1.让 for 更通用
2.节省内存，不用一次性加载全部内容
