生成器(generator)以及利用生成器(generator)产生并行效果

Posted 2020-10-10 Lucas

生成器：顾名思义是计算机自动生成的东西。我们采用列表来直观的了解一下生成器

首先定义一个列表，在不用生成器的情况下是这样子的：

a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
print(a)

运行结果：

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Process finished with exit code 0

可以看到，这样定义列表，系统默认在内存在开辟出一块地址用来存储列表a，但是当这个列表足够大，就会导致程序短暂的卡死。接下来我们来看列表生成器：

#列表生成器格式（  ）
a = (i for i in range(10))
print(a)

运行结果：

<generator object <genexpr> at 0x00000000006E0480>

Process finished with exit code 0

可以看到，这是在内存中开辟了一块地址，并没有将数据存入进去，这样程序运行速度就很加快。

当我们需要取出列表生成器产生的数据时有两种方法：第一种是迭代，通俗的讲也就是for循环，如下：

a = (i for i in range(10))
for number in a :
    print(number)

结果：

0
1
2
3
4
5
6
7
8
9

Process finished with exit code 0

另一种方法是：__next__（注意是两个_）方法，取下一个：

a = (i for i in range(10))
print(a.__next__())
print(a.__next__())
print(a.__next__())
print(a.__next__())
print(a.__next__())

运行结果：

0
1
2
3
4

Process finished with exit code 0

了解了生成器之后，我们采用生成器实现程序的并行效果：

要点：当定义函数时，函数体中包含关键字 yield 时，那么这个函数就会变成一个生成器。每当调用一次__next__()，程序会运行到 yield 退出，再次调用__next__()时，生成器从yield开始执行，到下一次碰到 yield 为止。下面是一个采用生成器实现简单的供需关系：

#简单供需关系

def consumer(name):  #定义一个生成器
    print("[%s]准备吃包子了！"%(name))
    while True:
        baozi = yield
        print("[%s]包子来了,[%s]吃掉了它!"%(baozi,name))

def deal():
    one = consumer("lucas") #格式化生成器
    one.__next__()  #进入生成器开始执行，执行到yield 退出生成器，此时生成器定位在yield
    print("厨师开始做包子了！")
    one.send("韭菜陷") #进入生成器，将send的内容赋给yield，并从yield开始执行，执行到下一次yield终止（有循环）或者执行完生成器（无循环）

deal()

运行结果：

[lucas]准备吃包子了！
厨师开始做包子了！
[韭菜陷]包子来了,[lucas]吃掉了它!

Process finished with exit code 0

对于生成器，牢记 yield 就可以了，毕竟这是一个类似于中断的节点。