python3 生成器和迭代器

的区别是什么？

生成器是一种特殊类型的迭代器，可以使用yield语句来实现。生成器每次返回一个值给调用者，下次调用时会从上次的yield语句处继续执行。而迭代器是一种较为通用的概念，可以通过实现__iter__和__next__方法来实现。迭代器每次返回一个值给调用者，下次调用时会从下一个元素处继续执行。生成器可以用于延迟计算，而迭代器可以用于访问一系列对象并逐个处理。

相关问题

python中生成器和迭代器区别

生成器和迭代器都是用来遍历数据的工具，但它们之间有几个重要的区别：

1. 生成器是一种特殊的迭代器，它可以通过函数来创建。生成器函数使用`yield`关键字来返回数据，每次调用生成器函数会执行到`yield`，并返回`yield`后面的值，之后函数会被暂停，直到下一次调用。

2. 迭代器是一种实现了`__iter__()`和`__next__()`方法的对象，可以使用`for...in`语句来遍历数据。迭代器每次通过`__next__()`方法返回一个数据，直到所有数据都被遍历完毕，之后会抛出`StopIteration`异常。

3. 生成器可以保存状态，即保留了函数执行的上下文，每次调用时会从上次暂停的位置继续执行。而迭代器不会保存状态，每次遍历数据时都是从数据的开头开始。

4. 由于生成器只在需要时才生成数据，可以节省大量的内存，因为不需要一次性生成所有数据，而是根据需要生成。而迭代器需要一次性加载所有数据到内存中，因此可能会占用大量的内存。

综上所述，生成器是一种特殊的迭代器，它可以通过函数来创建，并且可以在需要时生成数据，节省内存。迭代器需要一次性加载所有数据到内存中，而且不保存状态。

python生成器和迭代器

Python中的生成器和迭代器是非常重要且常用的概念。迭代器是一种可以遍历数据集合的对象，而生成器是一种创建迭代器的工具。生成器可以通过 yield 语句来生成新的元素，而迭代器可以使用 next() 函数获取下一个元素。使用生成器和迭代器可以方便地遍历大型数据集合，并减少内存的使用。同时，它们还可以用于构建各种 Python 应用程序，如数据处理、Web 应用程序和机器学习应用程序等。