python学习之- 生成器/迭代器
列表生成式写法:
[ i*2 for i in range(10) ]
也可以带函数
[ fun(i) for i in range(10) ]
生成器:一边循环一边计算的机制称为生成器。在常用函数中,使用yield语句来返回结果,一次只返回一个结果。(可以节省内存,只有在调用的时候才会生成相应的数据 )
特点:只记录当前的位置,只有一个__next__()方法。
和列表的区别:生成器只有在调用的时候才会生成。
生成器表达式:同列表解析语法,只不过是把列表解析的[]换成()
比如:
l = [ x*x for x in range(10)]
g = ( x*x for x in range(10))
这里:l就是一个列表,g是一个生成器
生成器的打印方法:1:使用__next__()函数(python3),2:使用for循环
赋值语句:a,b = b,a+b 相当于 t=(b,a+b) 为a=t[0],b=t[1]
实例:斐波纳契数列:除第一个和第二个数外,任意一个数都可由前2个数相加得到。
def fib(max):
n,a,b = 0,0,1
while n < max:
#print(b)
yield b
a,b = b,a+b
n += 1
#return 'done'
f = fib(100)
print('sfsfsd')
f.__next__() 使用生成器后,不会出现停顿,实现程序外部随时调用函数的值
yield 通过在单线程下实现并发运算的效果
send方法:唤醒并同时给yield 传值
next方法:只唤醒yield
生成器特点:
生成器唯一注意的事项:生成器只能遍历一次。
迭代对象:可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象。(iterable) 如:列表,字典,集合等,还有生成器
迭代器:可以被next()函数调用要么返回下一个值,要么引起StopIteration异常的对象称为迭代器:iterator
内置方法:isinstance()方法可以判断一个对象是否是可迭代对象。
可迭代对象都可以通过:iter()函数变为迭代器iterator
a = [1,2,3]
b = iter(a)
print(b.__next__())
print(b.__next__())
迭代器的计算属于惰性计算,就是在需要返回下一个值时才会计算。
迭代器可以表示一个无限大的数据流。(如全体自然数)列表是则是不可以。
举例:
#首先获得迭代器(iterator)对象
it = iter([1,2,3,4,5])
while True:
try:
#获得下一个值
x = next(it)
export StopIteration:
# 遇到StopIteration就退出循环
break
举例:用生成器实现吃包子(基本的生产者/消费者模型)
1 def consumer(name): # 消费者2 print(' %s 准备吃包子' % (name))
3 while True:
4 baozi = yield
5 print('%s 包子来了, %s 吃包子' % (baozi,name))
6
7 def producer(name): # 生产者
8 c1 = consumer('jack')
9 c2 = consumer('Anne')
10 c1.__next__()
11 c2.__next__()
12 print('%s 开始做包子........' % name)
13 for i in range(10):
14 time.sleep(1)
15 print('%s 做完2个包子' % name)
16 c1.send(i)
17 c2.send(i)
18
19 # 执行生产者
20 producer('vivi')
View Code
举例:使用生成器生成进度条
def show_process(total):"""使用生成器打印进度条"""
curr = 0
percent = 0
print('开始打印进度条')
while curr <= total:
if int((curr / total) * 100) > percent:
sys.stdout.write('#'*curr + '%s%%' % curr + '\r')
sys.stdout.flush()
percent = int((curr / total) * 100)
new_size = yield
curr += new_size
x = show_process(100)
x.__next__()
for i in range(1,101):
x.send(1)
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