大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，关于python程序员学习生成器的问题，于是小编就整理了1个相关介绍Python程序员学习生成器的解答，让我们一起看看吧。
python生成器和迭代器的区别？
生成器是迭代器的一种实现，所有生成器都是迭代器，因为生成器完全实现了迭代器接口。
迭代器需要定义一个类来实现相关的方法才能构造一个灵活的迭代器，而生成器则只需要在普通的函数中加入一个yield关键字。
1. 区别2. 生成器是一种特殊的迭代器，它可以通过yield语句来生成一个值，并且可以暂停和恢复执行。
而迭代器是一种对象，可以通过next()方法来逐个访问***中的元素。
3. 生成器相比于迭代器具有更高的灵活性和效率。
生成器可以按需生成数据，而不需要一次性生成所有数据，这样可以节省内存空间。
而迭代器需要提前生成所有数据，并且只能按顺序访问，无法回退或跳跃访问。
此外，生成器还可以通过yield语句来接收外部传入的值，实现双向通信。
而迭代器只能单向传递数据。
所以，生成器更适合处理大数据量或无限数据流的情况，而迭代器更适合处理有限数据***的情况。
Python生成器和迭代器有一些区别，主要体现在以下几个方面：
1. 定义方式：生成器使用函数或生成器表达式来定义，通常包含yield关键字，可以通过yield语句逐步生成值。而迭代器是通过类实现，需要定义__iter__()和__next__()方法来实现迭代过程。
2. 内存占用：生成器一次只生成一个值，并且在每次生成时不会保存之前的生成结果，因此占用的内存较小。而迭代器需要在内存中存储完整的迭代序列，可能占用更多的内存。
3. 效率：由于生成器是按需生成值的，只在需要时才会计算并返回结果，所以在某些情况下可以提供更高的效率。而迭代器需要一次性计算并存储所有的结果，可能在处理大型数据集时效率较低。
4. 可迭代性：生成器既是可迭代对象也是迭代器，可以通过for循环或next()函数进行迭代操作。而迭代器只是可迭代对象，需要使用iter()函数来获取迭代器对象，然后通过next()函数进行迭代。
生成器是生成元素的,迭代器是访问***元素的一中方式
③迭代器是一种支持next()操作的对象
④迭代器(iterator):其中iterator对象表示的是一个数据流,可以把它看做一个有序序列
生成器和迭代器是 Python 编程语言中重要的概念。两者都可以用于处理大量数据，但是有一些重要的区别。具体而言，区别如下：
1. 创建方式不同：迭代器可以通过定义一个类来实现，这个类需要实现 `__iter__()` 和 `__next__()` 方法，也可以通过内置函数 `iter()` 和 `next()` 来创建。而生成器可以使用 `yield` 关键字实现，它是一个函数，只要在函数中包含了 `yield` 语句，就可以将其变成一个生成器。
2. 内部实现不同：迭代器需要自己实现 `__next__()` 方法来不断返回下一个元素，而生成器在 `yield` 关键字处暂停执行，并返回一个值，等待下一次调用 `__next__()` 方法时再从当前暂停处继续执行。
3. 可迭代性不同：迭代器一般通过在类中实现 `__iter__()` 方法来实现可迭代性，但是它并不一定是可迭代对象。生成器不仅是可迭代对象，而且还是可以产生迭代器的可迭代对象。
4. 内存占用不同：迭代器一次只能返回一个数据，它不会一次产生所有数据，因此内存占用比较小。而生成器可以用来处理大量数据，因为它只在需要时产生数据，因此内存占用比较小。
总之，生成器在处理大量数据时非常有用，特别是在内存或性能有限的情况下。而迭代器则适用于需要遍历数据集合并逐一处理每个元素的情况。
到此，以上就是小编对于python程序员学习生成器的问题就介绍到这了，希望介绍关于python程序员学习生成器的1点解答对大家有用。
