Comprender la distinción entre los iteradores y generadores de Python

en el mundo de la programación de Python, los iteradores y los generadores son dos conceptos estrechamente relacionados pero distintos. Let's delve into their differences and explore when each of these constructs proves most useful.

Iterators: A General Abstraction for Traversing Data

An iterator is a more general abstraction that encompasses any object with a next method and an iter method that returns en sí. Esto significa que los iteradores pueden representar varias estructuras de datos, como listas, tuplas o clases personalizadas, y proporcionar una forma consistente de atravesarlas.

generadores: un tipo especial de iterador con rendimiento de magia

cada generador es un iterador, pero no viceversa. Un generador se construye llamando a una función que contiene una o más expresiones de rendimiento. Estas expresiones de rendimiento detienen temporalmente la ejecución de la función y los valores de retorno. El objeto resultante posee las características de un iterador, pero su implementación es única.

cuando usar iterators vs. Generators

iteradores personalizados: opt para un iterador personalizado cuando se requiere una clase personalizada con una clasificación estatal intrincada o necesidad de exponer los métodos adicionales adicionales adicionales. __Next __.

generadores: Los generadores son típicamente más adecuados y más simples de implementar para la mayoría de los escenarios, especialmente cuando el mantenimiento del estado es mínimo. Yield expressions handle frame suspension and resumption, making it effortless to manage state.

Practical Example: Generating Square Numbers

Consider the task of generating square numbers within a given range.

Generator Implementation:

def squares(start, stop): Para I en el rango (comenzar, parar): rendimiento i * i # use el rendimiento para pausar y devolver valores

def squares(start, stop):
    for i in range(start, stop):
        yield i * i  # Use yield to pause and return values

Custom iterator Implementación:

class Squares (objeto): def __init __ (self, comenzar, parar): self.Start = Start self.stop = parar def __iter __ (self): volver a ser def __next __ (self): if self.start> = self.stop: elevar la stopiteration actual = self.start * self.Start self.Start = 1 return actual

def squares(start, stop):
    for i in range(start, stop):
        yield i * i  # Use yield to pause and return values

mientras el enfoque del generador requiere menos código, el iterador personalizado ofrece más flexibilidad con métodos adicionales.