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python生成器，可迭代对象，迭代器区别和联系
脚本专栏 2024/11/16 佚名
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生成器，可迭代对象，迭代器之间究竟是什么关系？

用一幅图来概括：

python生成器，可迭代对象，迭代器区别和联系

1.生成器

定义生成器

方式一：

//区别于列表生成式 gen = [x*x for x in range(5)]
gen = (x*x for x in range(5)) 
print(gen) //Out:<generator object <genexpr> at 0x00000258DC5CD8E0>

方式二：

def fib():
  prev, curr = 0, 1
  while True:
    yield curr
    prev, curr = curr, curr + prev
f = fib()
print(f) //Out:<generator object fib at 0x00000258DC5CD150>

定义成功后，我们可以利用next()访问生成器下一个元素

print(next(gen)) //0
print(next(gen)) //1
...
print(next(gen)) //16
print(next(gen)) //StopIteration

但一般用for循环遍历

for n in gen:
  print(n) //0 1 4  9 16

2.迭代器

任何实现了__iter__和__next__()方法的对象都是迭代器。__iter__返回迭代器自身，__next__返回容器中的下一个值。所以生成器是特殊的迭代器，她内部具有这两种方法。

一个自定义的迭代器如下：

class Fib:
  def __init__(self):
    self.prev = 0
    self.curr = 1
 
  def __iter__(self):
    return self
 
  def __next__(self):
    value = self.curr
    self.curr += self.prev
    self.prev = value
    return value
f = Fib() 
count = 1 
for n in f:
  print(n)
  count = count+1
  if count>=10:
    break
//Out:1 1 2 3 5 8 13 21 34

3.可迭代对象

像list,tuple,set,dict,str等可以直接作用于for循环的对象，称为可迭代对象。可迭代对象实现了__iter__方法,用于返回迭代器。

demo = [1,2,3,4]
print(isinstance(demo, Iterable)) //True
iter_object = iter(demo)
print(iter_object) //<list_iterator object at 0x00000258DC5EF748>

 

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首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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