#列表生成式
print([ i*2 for i in range(10)])
print(range(10))
#生成器 generator 只有在调用时才会生成相应的数据
print(( i*2 for i in range(10)))
b=( i*2 for i in range(10))
#for i in b:
# print(i)
print(b.__next__())
#斐波那契数列
def fib(max):
n,a,b = 0,0,1
while n<max:
print(b)
a,b=b,a+b
n=n+1
return 'done'
fib(10)
#a,b=b,a+b 即a=b=b b=a+b
#t=(b,a+b) 即a=t[0] b=t[1]
#generatot斐波那契生成器
def fib(max):
n,a,b = 0,0,1
while n<max:
yield b #生成器 yield返回到外面
a,b=b,a+b
n=n+1
return 'wrong' #异常打印的消息
f = fib(10)
print(fib(10))
g=fib(10)
while True:
try:
x=next(g)
print('g:',x)
except StopIteration as e:
print("Generator return value", e.value)
break
#try: #执行try下面的语句，如果条件到了不满足try下面的语句
# x=next(g) 那么看是返回值是否有 except条件的StopIteration 关键字，并赋值e
# print('g:',x) 打印 return 即wrong
#except StopIteration as e:
# print("Generator return value", e.value)
print(f.__next__())
print("----------") #可以干点别的事
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print("--------start loop----") #继续循环取数
#for i in f:
# print(i) #取数超出范围不会抛出异常
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print(f.__next__()) #取数超出范围会抛出异常
#并行
import time
def consumer(name):
print("%s准备吃包子了"%name)
while True:
baozi = yield #保存当前状态返回
print("包子[%s]来了，被[%s]吃了!"%(baozi,name))
c = consumer("刘德华")
c.__next__() #唤醒generator
b1 ="韭菜馅"
c.send(b1) # send给yield传值 唤醒generator并传值
c.__next__()
##########################################
import time
def consumer(name):
print("%s准备吃包子了"%name)
while True:
baozi = yield #保存当前状态返回
print("包子[%s]来了，被[%s]吃了!"%(baozi,name))
def producer(name):
c = consumer('A')
c2 = consumer('B')
c.__next__()
c2.__next__()
print("开始吃包子...")
for i in range(10):
time.sleep(1)
print("做了2个包子")
c.send(i)
c2.send(i)
producer("lei")
#迭代器 可以for循环的数据类型 list tuple dict set str
#可以for循环的数据结构 generator
#可用for循环叫可迭代对象:Iterable
#可以用isinstance()判断是否Iterable
from collections import Iterable
print(isinstance([],Iterable))
print(isinstance('abc',Iterable))
print(isinstance({},Iterable))
print(isinstance((),Iterable))
print(isinstance(100,Iterable))
#可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象叫迭代器:Iterator
#可以使用isinstance()判断UI个对象是否是Iterator
from collections import Iterator
a=[1,2,3]
#print(dir(a)) #查看a所能用的方法 没有next方法就不叫迭代器Iterator
print(isinstance((x for x in range(5)),Iterator)) # 生成器就是迭代器
print(isinstance([],Iterator)) #函数 列表 字典 字符串 元组都不是迭代器
print(isinstance({},Iterator))
print(isinstance('abc',Iterator))
#函数 字典 列表 元组 字符串 变成迭代器可以使用iter()函数
b = [1,2,3]
a=iter(b)
print(a.__next__())
print(a.__next__())
#Iterator是一个数据流，可以被next()调用，并返回下一个数据，是惰性的
#只有不断调用next()实现计算下一个数据，只要有需要才会计算
#，可以表示为一个无限大的数据，而list则不行，所以不耗资源来运行，运行速度快
it = iter([1,2,3,4,5])
while True:
try:
x = next(it) #相当于迭代器
except StopIteration:
break