Итераторы используются для перебора группы элементов (например, в списке). Генераторы представляют собой способ реализации итераторов. В них применяется yield для возврата выражения из функции, но в остальном генератор ведет себя как обычная функция.

Oct. 10, 2023, Источник

Итераторы и генераторы в Python используются для итерации по последовательностям, но они работают по-разному.

Итератор в Python — это объект, который реализует методы __iter__() и __next__(). Метод __iter__() возвращает сам итератор, а метод __next__() возвращает следующий элемент последовательности. Когда элементы заканчиваются, __next__() должен вызвать исключение StopIteration. Итераторы позволяют перебирать элементы, например, в списке или любом другом итерируемом объекте, не требуя, чтобы все элементы были доступны в памяти одновременно.

Генератор — это функция, которая использует выражение yield для генерации серии значений для итерации. Это особый тип итератора, который автоматически реализует методы __iter__() и __next__(). Главное отличие генератора заключается в том, что значения генерируются по требованию (ленивые вычисления). Каждый раз, когда функция-генератор возобновляет выполнение, она продолжает выполнение с точки последнего вызова yield. Генераторы часто используются для создания итераторов более простым и компактным способом.

Основные различия:

1. Создание: Итераторы создаются путем определения класса с методами __iter__() и __next__(). Генераторы создаются путем написания обычной функции с использованием выражения yield.

2. Состояние: Итераторы сохраняют свое состояние с помощью переменных класса. Генераторы сохраняют свое состояние в контексте локальных переменных, которые восстанавливаются при каждом выходе и входе из функции-генератора.

3. Оперативная память: Генераторы обычно используют меньше памяти, поскольку они генерируют элементы один за другим, а не хранят весь итерируемый объект в памяти.

4. Удобство написания: Функции-генераторы часто легче написать и понять, чем полноценные итераторы, потому что не требуются дополнительные методы и классы.

5. Производительность: Генераторы могут повышать производительность, так как значения вычисляются только тогда, когда они необходимы.

В качестве Python-разработчика, вы должны уметь выбирать между использованием итераторов и генераторов, исходя из конкретных требований и ограничений задачи.

Nov. 3, 2023, GPT-4