1.生成器

通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。

要创建一个generator,有很多种方法。第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个generator:

P = (x*x for x in range(10))
print(P)

这样我们就构建了一个生成器那么我们打印的结果是什么呢?

<generator object <genexpr> at 0x000001FEC5091AF0>

这就是P的结果了 那么当我想打印我要的东西我只需要

print(P.__next__())

有人就要问,我要是想打印第三个怎么办?那没办法只能调用三次了。

1.2使用循环制作一个生成器

1 def shengchengqi(max):
2 print('生成器真正在生效')
3 b = 0
4 while b < max:
5 b = yield
6 b += 2
7
8 data = shengchengqi(10)
9 print(data.__next__())

如代码所示当我们用循环构建一个生成器的时候只需要使用 yield关键字并且使用一个变量接收即可。

1.3通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果

现在我们知道可以根据yield制作一个生成器这里我要借用网上的思路来展示详情请看http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5765046.html

 1 def xiaodian(name):
2 print("大家准备吃包子咯")
3 while True:
4 baozi = yield
5 print('包子来咯,%s,被%s吃了' % (baozi, name))
6
7 def protulr():
8 c1=xiaodian('booker')
9 c=xiaodian('li')
10 c.__next__()
11 c1.__next__()
12 print('老子要开始做包子了')
13 c.send('大肉包')
14 c1.send('小笼包')
15 c.send('菜包')
16 c1.send('woako')

那么这里解释一下啊send的使用方法,send为向生成器内传入值。 并且也会next一下。

2.迭代器

总结一句话就是

凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型;

凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型,它们表示一个惰性计算的序列;

集合数据类型如listdictstr等是Iterable但不是Iterator,不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象

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