揭秘 Python 中的迭代器和生成器，揭开面试必问的奥秘

在软件开发的江湖中，Python 作为一门备受欢迎的编程语言，在面试中经常会遇到有关迭代器和生成器的问题。这些概念对于理解 Python 的运作方式至关重要，也常常让初学者感到困惑。

但别担心，让我们一起踏上这段探秘之旅，揭开迭代器和生成器的奥秘。

迭代器：一个接一个地访问元素

迭代器就像是一个神奇的容器，里面装着一个一个的元素，你可以通过它逐个访问这些元素。迭代器可以用于各种各样的目的，比如遍历列表、元组或字典中的元素，或者从文件中读取数据。

要创建一个迭代器，你可以使用 iter() 函数，它可以将一个可迭代的对象（比如列表、元组或字典）转换成一个迭代器。然后，你可以使用 next() 函数来访问迭代器中的下一个元素。

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_iterator = iter(my_list)

while True:
    try:
        element = next(my_iterator)
        print(element)
    except StopIteration:
        break

这段代码将创建一个迭代器，并使用它来遍历列表中的每个元素，直到迭代器中没有更多元素时，它会抛出 StopIteration 异常，然后循环将停止。

生成器：一边生成一边迭代

生成器是一种特殊的迭代器，它不是将所有元素都存储在内存中，而是边生成边迭代。这使得生成器非常适合处理大型数据集或无限序列，因为它们不会占用大量的内存。

要创建一个生成器，你可以使用 yield 。yield 关键字可以让你暂停生成器，并在以后继续生成元素。

def my_generator():
    for i in range(5):
        yield i

my_generator = my_generator()

for element in my_generator:
    print(element)

这段代码将创建一个生成器，它将生成从 0 到 4 的数字。当我们使用 for 循环遍历生成器时，它将依次生成每个元素，并打印出来。

迭代器和生成器之间的区别

迭代器和生成器都是用于遍历元素的工具，但它们之间还是有一些区别的。

• 迭代器是将所有元素都存储在内存中，而生成器则是一边生成一边迭代。
• 迭代器可以使用 iter() 函数创建，而生成器可以使用 yield 关键字创建。
• 迭代器可以使用 next() 函数访问下一个元素，而生成器可以使用 for 循环访问所有元素。

面试中的常见问题

在面试中，你可能会遇到有关迭代器和生成器的问题，比如：

• 什么是迭代器？
• 如何创建一个迭代器？
• 什么是生成器？
• 如何创建一个生成器？
• 迭代器和生成器之间的区别是什么？

这些问题并不难回答，只要你对迭代器和生成器有基本的了解，你就能轻松应对。

结语

迭代器和生成器是 Python 中非常重要的两个概念，理解它们对于掌握 Python 的核心知识非常有帮助。希望这篇文章能够帮助你更好地理解迭代器和生成器，并让你在面试中表现出色。