生成器和迭代器

列表生成式

[i*2 for i in range(10)]

 

生成器

       特征：1.只有在调用时才生成新数据

                  2.只记录当前位置

                  3.只有__next__()方法      #send可以调用并给yield传值

 生成器示例：

def fib(max):
    a, b, n = 0, 1, 0
    while n<max:
       yield b                 #yield实现生成器
       a, b = b, a + b         #斐波那契
       n=n+1
    return 'done'

f=fib(10)

while True:                    #错误纠正（next调用超出fib循环数量max时，会提示错误，此方法为纠正StopIteration报错）
    try:
        x=next(f)              #x=f.__next__()     
        print('f:',x)

    except StopIteration as e:
        print('generator  return value:',e.value)
        break

 生成器用途：单线程实现协成处理

import time
def consumer(name):
   print("%s 准备吃饺子了"%name)
   while True:
       baozi=yield
       print("%s包子来了，%s正在吃饺子"%(baozi,name))

def producer(name):
     c=consumer("小明")   
     c2=consumer("大明")
     c.__next__()        #唤醒准备，打印“准备吃饺子”那句话，因为前面定义大明小明只是将consumer函数变成了生成器，不执行其内容。此句在baozi=yield执行后终止
     c2.__next__()
     print("开始做饺子")
     for i in range(10):
         time.sleep(1)
         print("做了两个饺子")
         c.send(i)
         c2.send(i)

producer("隔壁老王")

 

迭代器

定义：可以被 next（）函数调用并不断返回下一个值的对象成为迭代器 ：Iterator

           可直接作用于for循环的对象成为可迭代对象

         *通可过dir确认是否有next方法

判断是否可迭代：

         from collections import Iterable

         isinstance([],Iterable)      #判断列表是否可迭代，返回Ture

生成迭代器方法

  Iter()    #列表，字典，字符串，（文件：for line in f）