python基础-第六篇-6.1生成器与迭代器

迭代器

特点：

1. 访问者不需要关心迭代器内部的结构，仅需通过next()方法不断去取下一个内容

2. 不能随机访问集合中的某个值 ，只能从头到尾依次访问

3. 访问到一半时不能往回退

4. 便于循环比较大的数据集合，节省内存

names = iter(['alex','wupeiqi','eva'])
print(names)
print(names.__next__())
print(names.__next__())
print(names.__next__())
#在往下取就报错
# print(names.__next__())

 

生成器

　　一个函数调用时返回一个迭代器，那这个函数就叫做生成器（generator），如果函数中包含yield语法，那这个函数就会变成生成器 

#ATM
def cash_money(amount):
    while amount > 0:
        amount -= 100
        yield 100
        print('又来取钱啦！')

#这里没有真正执行函数，只是把函数变成一个迭代器
atm = cash_money(500)
# print(atm)
print(atm.__next__())
print(atm.__next__())
print('叫个大保健')
print(atm.__next__())

 

yield单线程异步并发

#消费者生产者模型

import time
def consumer(name1):
    print('{name}准备吃包子啦！'.format(name = name1))
    while True:
        baozi = yield
        print('第{baozi_num}个包子来了，被{name}吃了！'.format(baozi_num=baozi,name=name1))

def producer(name2):
    c = consumer('a')
    c2 = consumer('b')
    c.__next__()
    c2.__next__()
    print('{name}开始准备做包子啦！'.format(name=name2))
    for i in range(1,6):
        time.sleep(1)
        print('做了两个包子！')
        c.send(i)
        c2.send(i)

producer('alex')

 

生成器表达式

　　列表解析和生成器表达式非常的相似，不过有一点明显的区别：列表解析是用中括号括起来，而生成器表达式则是小括号

#列表解析
li = [i+100 for i in range(10)]
print(li)

#加条件
li2 = [i+100 for i in range(10) if i % 2 == 0]
print(li2)

 　　由于列表解析非常占内存，所以不适用大数据的场景

 

#生成器表达式
li = (i+100 for i in range(10))
print(li)
#<generator object <genexpr> at 0x0000000000A2AE08>

#加条件
li2 = (i+100 for i in range(10) if i % 2 == 0)
for x in li2:
    print(x)

 

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　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　                  笔者：拍省先生