Python中生成器和迭代器的功能介绍
生成器和迭代器的功能介绍
1. 生成器(generator)
1. 赋值生成器
1. 创建
方法:x = (variable for variable in iterable)
例如:x = (i for i in range(10))
print(x)
>>> <generator object <genexpr> at 0x00000000006B85C8>
返回值:generator
#使用元祖推导式的时候回变成一个生成器。
2. 调用
方法:x.__next__()
返回值:object
#对应生成器一般使用该种方法调用,当然也可以通过for循环进行遍历。
2. 函数生成器
函数生成器也是常用的或者常说的生成器,顾名思义就是通过函数来创建的,不过在函数中一定需要使用yield关键字声明。
1. yield作为返回值
斐波那契数列:
常规函数实现
例如:def fei(max_n):
n,a,b = 0,0,1
while n < max_n:
print(b)
a,b = b,a+b
n += 1
return 'game over'
#通过一个函数实现斐波那契数列。直接通过fei(num)调用即可打印出结果。
生成器实现
例如:def fei(max_n):
n,a,b = 0,0,1
while n < max_n:
yield b
a,b = b,a+b
n += 1
return 'game over'
#通过一个生成器斐波那契数列。次数函数执行的结果则为一个生成器,因此调用时需要对函数的执行结果赋值给变量,然后通过__next__()方法进行调用。
2. yield作为接收值
单线程异步并行
例如:import time
def consumer(name):
print('%s来吃包子了!'%name)
while True:
bao = yield
print('包子%s被%s吃了!'%(bao,name))
def producer():
zhang = consumer('zhangsan')
li = consumer('lisi')
zhang.__next__()
li.__next__()
print('包子已经在锅里了!')
for i in range(1,6,2):
j = i+1
time.sleep(1)
print('包子%s好了!'%i)
print('包子%s好了!'%j)
zhang.send(i)
li.send(j)
producer()
#把yield作为接收值,使用send方法把数据传递给yield来执行生成器。
2. 迭代器(iterator)
可以通过for循环的对象为可迭代对象,对于数据类型str、list、tuple、dict、set、generator都是可迭代对象,即iterable,其中generator可以使用next()方法进行调用的可迭代对象。对应迭代器的定义为:可以使用next()方法进行调用的可迭代对象即为迭代器。所以生成器就是迭代器的一种。对应上述其他数据类型则只是一个可迭代对象,而不是迭代器,但可以通过iter()方法可以将上述其他数据类型转换为一个迭代器。
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