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Python中的迭代器是什么

1、生成器（generator）就是一个能返回迭代器的函数，其实就是定义一个迭代算法，可以理解为一个特殊的迭代器。调用这个函数就得到一个迭代器，生成器中的yield相当于一个断点，执行到此返回一个值后暂停，从而实现next取值。

2、迭代器是一个包含数个值的对象。迭代器是可以迭代的对象，这意味着您可以遍历所有值。从技术上讲，在Python中，迭代器是实现迭代器协议的对象，该协议由方法 __iter__() 和 __next__() 组成。

3、迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束，迭代器只能往前不会后退。迭代器有两个基本的方法：iter()和next()。

4、Python中使用了迭代的概念，是因为当需要循环遍历一个较大的对象时，传统的内存载入方式会消耗大量的内存，不如需要时读取一个元素的方式更为经济快捷。

5、一种自动迭代的更优雅的实现是使用 for循环在Python中，迭代器（Iterator）和可迭代(iterable)的区别是，迭代器支持 iter ()和 next ()方法；可迭代支持 iter ()方法。

6、迭代器是用来帮助我们记录每次迭代访问到的位置，当我们对迭代器使用next()函数的时候，迭代器会向我们返回它所记录位置的下一个位置的数据。

1、生成器 Generator 是创建迭代器的简单而强大的工具。它们写起来就像是正规的函数，需要返回数据的时候使用 yield 语句。

2、Python 中的 yield 关键字鲜为人知，但是作用却很大，正是因为有了yield，才有了Python生成器。

3、生成器可以理解为用于生成列表、元组等可迭代对象的机器。既然是机器，没启动之前，在Python中只是一个符号。也就是说，生成器还不是实际意义上的列表，因此比列表更加节省内存空间，必要时，生成器可以按照你的需要去生成列表。

Python 中的 yield 关键字鲜为人知，但是作用却很大，正是因为有了yield，才有了Python生成器。

Python Generator(生成器)用于在内存资源有限的情况下，把处理大数据的任务，分解为一段一段可以管理和处理的数据块(chunk)，建立起数据流(data pipeline)，从而一步一步的解决完大数据任务的技术。

生成器可以理解为用于生成列表、元组等可迭代对象的机器。既然是机器，没启动之前，在Python中只是一个符号。也就是说，生成器还不是实际意义上的列表，因此比列表更加节省内存空间，必要时，生成器可以按照你的需要去生成列表。

1、数学上面的定义：迭代公式就是指用现在的值，代到一个公式里面，算出下一个值，再用下一个值代入公式，如此往复地代。迭代器的用法在Python中普遍而且统一。在后台，for语句在容器对象中调用iter()。

2、数学上面的定义：迭代公式就是指用现在的值，代到一个公式里面，算出下一个值，再用下一个值代入公式，如此往复地代。

3、迭代器的用法在 Python 中普遍而且统一。在后台， for 语句在容器对象中调用 iter() 。该函数返回一个定义了 __next__() 方法的迭代器对象，它在容器中逐一访问元素。

共同点生成器是一种特殊的迭代器。相关推荐：《Python视频教程》不同点 a、语法上：生成器是通过函数的形式中调用 yield 或（）的形式创建的。迭代器可以通过 iter（）内置函数创建。

生成器在Python中，使用了yield的函数被称为生成器。跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。

迭代器与生成器的区别：（1）生成器：生成器本质上就是一个函数，它记住了上一次返回时在函数体中的位置。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。而且记录了程序执行的上下文。

生成器是一类特殊的迭代器。123 分类：第一类：生成器函数：还是使用 def 定义函数，但是，使用yield而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次从它离开的地方继续执行。

生成器Python使用生成器对延迟操作提供了支持。所谓延迟操作，是指在需要的时候才产生结果，而不是立即产生结果。这也是生成器的主要好处。

同样的道理，当文件被读入到内存时候，如果数据太大，会导致内存被占用过多。这时候需要一个像more的功能一次读取一点，这个就是迭代的功能。那么怎么样才能有这样的功能存在呢？这就是生成器的作用。

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