迭代器生成器以及利用生成器实现单线程的异步并发

Posted 2020-08-14

1、迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退，不过这也没什么，因为人们很少在迭代途中往后退。另外，迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素，而在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合，比如几个G的文件

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

    1 #迭代器的创建
    2 # a=iter([1,23,4,5,6,7,8,9])
    3 # print("输出该迭代器：",a)
    4 # print(a.__next__())
    5 # print(a.__next__())
    6 # print(a.__next__())
    7 # print(a.__next__())
    8 # print(a.__next__())
    9 # print(a.__next__())
   10 # print(a.__next__())
   11 # print(a.__next__())
   12 # print(a.__next__())

   2、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；

5.  1 def nrange(num):
    2     temp=-1;
    3     while True:
    4         temp+=1;
    5         if temp>=num:
    6             return
    7         else:
    8             yield temp
    9 xr=nrange(9)
   10 print(xr.__next__())
   11 print(xr.__next__())
   12 print(xr.__next__())

   3、利用生成器实现单线程的异步并发，即生产消费者模型，该模型可以类推到银行等提供服务者和接受服务者之间的关系模型

6.  1 #生产者消费者异步
    2 import time
    3 def consumer(name):
    4     print("%s 准备吃包子了！"% name)
    5     while True:
    6         baozi=yield
    7         #A和B接受到包子，开始吃包子
    8         print("包子【%s】来了，被【%s】吃了" % (baozi,name))
    9 
   10 def producer(name):
   11     #消费者A和B到餐馆，准备吃包子
   12     c=consumer("A");
   13     c1=consumer("B");
   14     c.__next__();
   15     c1.__next__();
   16     #老板接收到信息，准备做包子
   17     print("老板开始准备做包子啦！")
   18     for i in range(10):
   19         time.sleep(1)
   20         print("做了2个包子！")
   21         #包子做完，发送给A和B
   22         c.send(i)
   23         c1.send(i)
   24 
   25 producer("Eric")