Python中生成器和迭代器之间的区别是什么?

迭代器与生成器

迭代器 iterator 与生成器 generator 是 Python 中处理可迭代对象的常用方法

1）Python 中典型的容器 container （容器是用来储存多个值或对象的一种数据结构）有 list, set, dictionary, OrderedDictionary, bytearray, array, string, frozenset, tuple, bytes

2）容器中部分对象 list, dictionary, string, tuple… 是可迭代对象 Iterable ，不仅具有 __iter__() 方法还额外具有 __getitem__() 方法

3）具有 __iter__() 方法（即实现了可迭代协议）是可迭代对象，__iter__() 方法必须能够返回一个对象，若对象还具有 __next__() 方法（便实现了迭代器协议）即返回值是一个至少包含 done 与 value 两个属性的对象，就实现了迭代器 Iterator

4）具有 __getitem__() 方法（属于序列和映射协议）称具有迭代性质，虽然具有同样的功能但并非相关协议的标准实现

5）通过内建函数 iter() 将具有迭代性质的对象转换成迭代器，将自动添加标准的 __iter__() 与 __next__() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代完成

6）通过 collections.abc 里的 Iterable 和 Iterator 与 isinstance 方法可判断一个对象是否是可迭代的和是否是迭代器对象

7）使用 yield 关键字进行返回的函数是生成器函数。生成器本质上是一种特殊的迭代器，它可以动态地按需产生数据，并通过实现迭代器协议来逐个访问所产生的数据。因此，使用一个生成器函数创建一个生成器对象时，该对象也就同时具备了迭代器对象的特性。生成器函数执行到 yield 时，会返回 yield 后携带的表达式（可后接 from 嵌套生成器或行为类似生成器的对象如 range()） 且会在此处中断执行，当下次调用生成器函数时会回到中断位置并继续执行至迭代终止

生成器与迭代器的主要区别在于迭代器访问容器中的数据需物理存在，而生成器允许数据仅逻辑存在。

生成器和迭代器都是Python中处理可迭代对象的重要工具。虽然它们有一些相似之处，但也有一些明显的区别。

迭代器是一个可以遍历数据集合的对象。可以通过Python内置的iter()函数将一个可迭代对象转换为迭代器。在Python中，所有的集合对象，比如列表、元组、字典、字符串等都可以使用迭代器进行遍历。

生成器是一种特殊的迭代器，它可以通过yield语句来定义。生成器在迭代过程中逐个生成数据，而不是一次性生成所有数据。这种逐个生成数据的方式可以减少内存的使用，特别是当数据集合非常大时。

下面是一个简单的示例，演示了如何创建一个迭代器和生成器，并对它们进行遍历：

# 迭代器示例
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
it = iter(nums)
while True:
    try:
        num = next(it)
        print(num)
    except StopIteration:
        break

# 生成器示例
def my_range(n):
    i = 0
    while i < n:
        yield i
        i += 1

for i in my_range(5):
    print(i)

在上面的代码中，我们首先使用iter()函数将列表nums转换为一个迭代器对象it，然后使用next()函数依次获取列表中的每个元素并打印出来。

然后，我们定义了一个生成器函数my_range()，它可以生成从0到n-1的整数。在这个函数中，我们使用了yield关键字来生成每个整数，并使用while循环来控制整个生成器的执行过程。最后，我们使用for循环遍历生成器并打印出所有生成的整数。

总之，生成器和迭代器是Python中处理可迭代对象的两种不同方式，它们在处理大数据集合时可以提高代码的效率。