Python Generator与Iterator对比：yield工作原理及内存差异疑问

首先，你的猜想不完全准确：生成器确实是迭代器的一种，但并非“继承基础迭代器重写next”这么简单——Python的生成器是由解释器自动创建的特殊迭代器对象，而非基于用户自定义类的继承实现。

一、yield的工作原理 #

当你定义一个包含yield的函数时，Python解释器会把它标记为生成器函数。调用这个函数时，不会立即执行函数体代码，而是返回一个生成器对象。

每次调用next()（或通过for循环隐式调用）时，函数体才会执行，直到遇到yield语句：

• 执行到yield时，返回yield后的值，同时暂停函数的执行状态（包括局部变量、当前执行位置等）；
• 下一次调用next()时，函数从暂停的位置继续执行，直到再次遇到yield或执行完函数体（此时抛出StopIteration）。

二、内存差异的核心原因 #

1. 对象结构的本质区别

   • 自定义迭代器是你手动创建的类实例，它需要携带类本身的元数据（比如方法定义、继承链、类属性等），sys.getsizeof(CustomIterator)统计的就是类对象的内存，这部分本身就占用了大量空间；而生成器是Python内置的轻量级迭代器，没有自定义类的额外元数据开销。
   • 你的自定义迭代器实例还保存了__position和__collection两个实例属性，而生成器内部仅保存最必要的执行状态（比如当前迭代位置、函数上下文），且这些状态由解释器高效管理，内存占用远低于自定义类实例。

2. 内存统计的不公平对比
   你在自定义迭代器的统计中加入了类对象的内存（sys.getsizeof(CustomIterator)），但生成器的统计里并没有包含生成器函数本身的内存——这部分是额外的、不必要的对比项。即使去掉类对象的内存，自定义迭代器实例的内存仍会比生成器对象大，因为生成器是解释器优化后的内置结构。

3. 解释器层面的优化
   Python的生成器是专门为迭代场景设计的内置对象，经过了大量底层优化，内存占用被压缩到最小；而自定义迭代器类需要遵循Python通用的类对象模型，包含实例字典、类型指针等通用开销，这些都是生成器不需要的。

三、关于生成器与迭代器的关系 #

生成器本质上是迭代器的一种实现，它自动实现了__iter__和__next__方法：生成器对象的__iter__返回自身，__next__则对应yield的执行逻辑——但这是解释器自动为生成器生成的，并非用户手动继承重写。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Leo