Question

我正在使用python中的生成器，我了解了生成器的优势。

考虑示例

mygenerator = (x*x for x in range(3))

案例A：

for i in mygenerator:   
    print i

在上面的例子中说，我使用

而不是for循环

案例B：

next(mygenerator)

案例A和案例B在复杂性方面是否相同？

我的意思是如果我使用for循环，就像案例A一样，我会从发电机中受益吗？或者我是否总是必须使用next()来获得更好的福利？

Answer 1

首先，next() 不等同于。 next()在迭代器中生成下一个值，它不是使用循环的for的替代值。

您必须使用while True循环：

while True:
    try:
        i = next(mygenerator)
    except StopIteration:
        break

这是较慢的，因为这涉及重复的next名称解析。否则效率不高。

for在生成器上使用iter()（将返回self），然后在内部调用next()调用的同一方法__next__()方法在迭代器上。

最终，您可以使用timeit module来测试某些内容是否更有效（效果更好）：

 >>> from timeit import timeit
>>> while_loop = '''\
... while True:
...     try:
...         i = next(g)
...     except StopIteration:
...         break
...
... '''
>>> timeit('for i in g: pass', 'g = (x*x for x in range(1000000))')
0.15362663206178695
>>> timeit(while_loop, 'g = (x*x for x in range(1000000))')
0.568918940029107

因此，对于生成100万个项目的生成器，for循环几乎快4倍。

生成器函数和生成器表达式的优点是内存效率，并且在许多情况下，代码清晰度。 for和next()是两种截然不同的用例，用于从您的生成器获取值，使用您手头的问题所需的内容。

python生成器上for循环迭代的效率

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