python基础-第六篇-6.1生成器与迭代器

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python基础-第六篇-6.1生成器与迭代器相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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  

 

以上是关于python基础-第六篇-6.1生成器与迭代器的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Python开发第六篇:Python基础条件和循环

第六篇:Python函数进阶篇

Python基础

七天学会Python基础-第六天1/1

Python自动化开发

第六篇6.1章