generatorとiteratorの違いを徹底解説！初心者にも伝わる使い分けと実例まとめ

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generatorとiteratorの違いを整理して理解するための全体像

プログラミングの世界には、データを一つずつ取り出すしくみがいくつもあります。その中でもよく耳にする generator と iterator は、いずれも「どうやってデータを順番に取り出すか」を決める仕組みですが、役割が少し違います。ざっくり言うと、iterator は「取り出す動作の順番を決める設計」 generator は「取り出すときに実行を一時停止して、必要な時だけ次の値を作る設計」です。ここでは、まずこの二つの本質的な違いをつかみ、次に日常のプログラムでどう使い分けるかを具体的な例とともに見ていきます。
「遅延評価」という言葉も出てきますが、これは「必要になるまで計算を先送りする」テクニックのことです。
このテクニックを活かすと、メモリの使い方が大きく改善される場面が多くあります。
それでは、gen（ジェネレーター）とiter（イテレーター）の違いを、一歩ずつ理解していきましょう。

generatorとは何か：yieldと遅延評価の関係

ジェネレーターとは、関数の実行を一時停止し、次の値を返して再開できる特別な仕組みです。代表的な特徴は yieldというキーワードを使って「値を一つずつ返す」点です。実行中の関数が yield に達すると、現在の状態を保存して値を返します。次に呼び出されたときには、前回の続きから再開されます。これが 遅延評価 の核心です。すべてのデータを一度にメモリに乗せなくてもよいので、大きなリストやストリーミングデータを扱うときに特に有利です。
ジェネレーターは内部に「状態」を持つので、処理の進み方を自分でコントロールできます。例えば、数百兆のデータを順番に処理する必要がある場合、全体を一度に作らず、必要なときにだけ次を作ることで、メモリ消費を小さく保てます。
また、ジェネレーターを使うと、コードが自然で読みやすくなることが多いです。自動的に一行ずつの値を返してくれるので、 for ループとの相性も抜群です。
ただし、ジェネレーターには「一度にしか進めない」という性質もあります。エラー処理や終端処理をきちんと設計しないと、思わぬ挙動になることもあるため、学習時には順序と状態の管理を丁寧にすることが大切です。

iteratorとは何か：反復の仕組みとプロトコル

イテレーターはデータを「反復して取ってくるための道具」です。反復可能な集合（リスト、配列、ファイルの読み込み結果など）を、次々と取り出すことを目的としています。Python で言えば、iter() を呼ぶとイテレーターが生まれ、次に next() を呼ぶと次の値を返します。値がもうない場合には StopIteration という合図が返され、処理を終了します。これが基本の流れです。
イテレーターの最大の特徴は「自分から進み方を決められる」ことです。データの総量が大きくても、必要になってから値を作るのではなく、準備ができている分だけ順番に処理できます。
実務での使い方としては、ファイルを1行ずつ読む、巨大なデータを分割して処理する、無限のデータをストリーミングで受け取る等が挙げられます。
ただし、イテレーターを正しく使うには「次の値がいつ来るか」を意識することが大切です。次が来ないときにどうするか、例外処理や回避策を決めておくと、安定したプログラムになります。

違いを表で見る：使い分けのコツと実例

ここでは、generator と iterator の違いを一目で比較できる表と、日常的な使い分けのコツを整理します。表は、特徴・メモリの使い方・エラーハンドリング・実装の難易度・代表的な使いどころの五点を並べます。表の下には実際の使い分けの例も添え、どんな場面でどちらを選ぶべきかがわかるようにします。
まず結論から言えば、大量のデータを少しずつ処理する場面ではジェネレーターが有利、単純に「次の値」を逐次取り出す必要がある場面ではイテレーターが基本です。
また、既にリストが手元にある場合は、イテレーターとして使えるオブジェクトに対して生成処理を組み合わせることで、処理の流れを分かりやすく保てます。
以下の表を参照してください。

able>項目generatoriterator定義の性質関数内で yield によって値を返す次の値を返す仕組みそのもの遅延評価あり（必要なときに値を作る）あり（次の値を都度作る）メモリ使用基本的に低い実装次第使いどころの目安大きなデータ/無限データの処理単純な反復・小規模データ利点高速な初期化・低メモリ、コードが読みやすい欠点処理の順序を適切に設計する必要があるble>

以上の点を覚えておくと、実務での判断が早くなり、コードの品質が上がります。
なお、言語によって用語や実装の細部は異なるので、学習時には自分が使う言語の公式ドキュメントにも目を通しましょう。
このあとのセクションでは、簡単な実践例を通じて理解を深めます。

まとめと学習のコツ

generator と iterator は、データをどう扱うかを設計する時の強力な道具です。違いを正しく理解すると、メモリの節約と処理の効率化の両方を同時に達成できます。このブログで紹介したポイントを押さえておけば、実際のプログラムで迷うことは少なくなるはずです。
最初は簡単な例から始め、徐々に巨大なデータや無限データの扱いにも挑戦してみてください。
最後に覚えておくべきのは、「どの場面で遅延評価を使うべきか」を判断する力を身につけることです。
その力は、練習を積むほど自然と身についていきます。

ピックアップ解説

今日の小ネタは、generator と iterator の微妙なニュアンスの話題です。実は似ているようで、言い方を変えるとまるで別の性格のキャラクターみたい。ジェネレーターは『次を順番に作り出す職人』、イテレーターは『今まさに進捗を選ぶプランナー』のようなイメージです。私たちは時々、リストをそのまま渡してしまいがちですが、ジェネレーターを使えば大きなデータをいきなり全て作らず、必要な分だけ作る「思いやり設計」ができます。これを知っていると、コードを読む人も書く人も、思いやりを感じられるようになります。個人的には、プログラムの可読性とメモリのバランスをとる際の第一選択肢としてジェネレーターを使う場面が増えました。

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