Python 迭代器、生成器、可重用性

我是Python的新手。我能够理解

Iterables

和

Iterators

。 然而，我看到有很多东西比较

生成器

和

迭代器

根据理解，

Iterable

是一个对象，它实际上包含存储在其中的元素（例如列表）。它们遵循迭代协议，在迭代协议中实现

\uu iter\uu（）

方法，该方法返回一个

迭代器

对象，该对象有助于迭代

Iterable

据我所知，生成器有助于动态生成数据，而不是在内存中创建大数据结构并返回数据。我们也可以通过使用

迭代器来实现类似的目标

现在我怀疑，如果我们已经有了
迭代器
，
生成器
需要什么，因为两者都有助于实现动态生成数据的类似目标。
这仅仅是为了简化语法，还是存在
Generators
的其他原因？
这些术语是如何在官方Python文档中定义的

iterable

一种能够一次返回一个成员的对象。例子
iterables包括所有序列类型（例如
list
、
str
，以及
tuple
）和一些非序列类型，如
dict
、
file
对象和
使用
方法或
实现序列语义的
\uuu getitem\uuu（）
方法

Iterables可用于for循环和许多其他需要
需要序列（
zip（）
，
map（）
，…）。当一个iterable对象
作为参数传递给内置函数
iter（）
，它返回一个
对象的迭代器。此迭代器适用于在
一组值。使用iterables时，通常不需要
调用iter（）
或自己处理迭代器对象。用于

语句会自动为您执行此操作，并创建一个临时 未命名变量，用于在循环期间保持迭代器。 另请参见迭代器、序列和生成器

迭代器

表示数据流的对象。多次致电 迭代器的

\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu（）方法（或将其传递给内置函数
next（）
）返回流中的连续项。当没有更多的数据时
可用，将引发异常
StopIteration
。在这
此时，迭代器对象已耗尽，对其
\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu。迭代器是
需要有一个返回迭代器的
\uuuu iter\uuuu（）
方法
对象本身，因此每个迭代器也可用于
在大多数地方，其他的伊特拉布被接受。一个显著的例外
是尝试多次迭代的代码。容器对象
（例如
列表
）每次传递时都会生成一个新的迭代器
调用
iter（）
函数，或在for循环中使用它。尝试使用
迭代器将只返回使用的相同迭代器对象
在上一个迭代过程中，使其看起来像一个空的
容器

更多信息可以在迭代器类型中找到

生成器

返回生成器迭代器的函数。看起来是正常的
函数，但它包含用于生成
在<代码>循环中可用或可一次检索的一系列值
每次使用
next（）
函数

通常指发电机功能，但也可能指发电机
某些上下文中的迭代器。在预期意义不明确的情况下
清楚，使用完整术语可避免歧义

生成器迭代器

由生成器函数创建的对象

每个
yield
临时暂停处理，记住位置
执行状态（包括局部变量和挂起
试试
-语句）。当生成器迭代器恢复时，它将拾取
它停止的地方（与每天重新开始的功能相反）
调用）

生成器是迭代器，它们只是迭代器的简化版本，使用
yield
语法，但功能较少。这篇文章涵盖了您需要知道的一切，可能是一个重复：生成器在技术上是一个迭代器，基本上，它是一种以简洁的方式定义迭代器协议的方法。经典迭代器将使用带有
\uuuuuu iter\uuuuuu
和
\uuuuuuu next\uuuuuuuuu
方法的类来定义，使用生成器，您可以只使用带有yield语句或生成器表达式的函数来实现这一点。因此，生成器的存在只是为了简化语法，还是有其他原因？我认为在链接的问题中很好地涵盖了所有内容。