python基础学习——迭代器&生成器

一、迭代器

　　1、迭代器概念

　　1.1迭代器协议：是指对象必须提供一个next方法，执行该方法要么范湖迭代中的下一项，要么就引起一个stopIteration的异常，以终止迭代（只能往后走不能往前　　　退）

　　1.2 可迭代对象:实现了迭代器协议的对象。迭代：通俗讲就是一个更新换代的过程

　　1.3协议是一种约定，可迭代对象实现了迭代器协议，Python中的内部工具（如for循环，min函数,sum等）使用迭代器协议访问对象。

　　2、for循环机制，是基于迭代器协议工作的

　　2.1 for循环可遍历的数据类型：

　　　　1）有序类型：字符串、列表和元组

　　　　2）无序类型：字典、集合和文件

　　2.2 for循环工作原理

　　　　1)先把要遍历的数据累心调用内部_ilter_方法，转换为可迭代的对象

　　　　2）帮助查找对吼的异常后，终止

　　总结：For循环就是基于迭代器协议提供一个统一的可以遍历所有对象的方法

　　3、样例

l=[1,3,2]
for i in l: #先把列表l变成一个可可迭代对象，使其遵循迭代协议，然后for循环才能按照迭代器协议去循环遍历
    print(i)

iter_l=l.__iter__()
print(iter_l.__next__())

#方式二：内置函数next，next方法就是在调用迭代器iter_l.__next__()本身这个方法

l=[1,3,2]

iter_l=l.__iter__()

print(next(iter_l))

dic={"a":1,"b":22}
iter_d=dic.__iter__()
print(iter_d.__next__())
print(iter_d.__next__()) #_next_（）方法执行的结果就是key值

#方式二：
for i in dic:
    print(i)

二、生成器

　　1）自动实现了迭代器协议，本身就是可迭代对象，延迟计算节省内存

　　2）列表解析的[ ]换成( ) 得到的就是生成器表达式

　　3）列表解析和生成器表达式都是一种便利的编程方式，生成器表达式相对之下更加节省内存

　　4）Python中for循环时一种基于迭代器协议完成作业的

　　1、三元表达式&列表解析

name="CC"
res="肖战" if name=="CC" else "青"  #三元表达式
print(res)

#方式二
l=["鸡蛋%s" %i for i in range(10) if i>5] #列表解析
print(l)

#结果：['鸡蛋6', '鸡蛋7', '鸡蛋8', '鸡蛋9']

　　2、生成器表达式

l=("鸡蛋%s" %i for i in range(10) if i>5)
print(l)
print(l.__next__())
print(next(l))

#结果：
<generator object <genexpr> at 0x00000243BFCD9258>
鸡蛋6
鸡蛋7

　　3、生成器函数

　　生成器好处：1）yield相当于return，用来作为返回值

　　　　　　　　 2）保留函数运行状态，从上一次next终止位置继续运行

　　3.1样例

import time
def test():
    time.sleep(3)
    yield 1  #每一yield相当于一个return返回
    yield 2
    print("开始啦")
    yield 3
res=test()#拿到生成器
print(res)  #生成器对象
print(res.__next__())#运行生成器yield1
print(res.__next__())#运行生成器yield2
print(res.__next__())#运行生成器yield3

import time
def test():
    print("一开始啦")
    yield "我"
    time.sleep(3)
    print("二开始啦")
    yield "她"
    time.sleep(3)
    print("三开始啦")
    yield "他"
res=test()
print(res)  #生成器对象
print(res.__next__())#运行生成器yield我
print(res.__next__())#运行生成器yield她
print(res.__next__())#运行生成器yield他

def prduct_baozi():
    for i in range(100):
        print("开始蒸包子啦")
        yield "蒸好了一屉%s"%i
        print("开始卖包子")
pro1=prduct_baozi()
baozi=pro1.__next__()
baozi=pro1.__next__()
baozi=pro1.__next__()
baozi=pro1.__next__()

　　3.2send函数停留位置，send的值就是给停留位置赋值的

def test():
    print("开始啦")
    first=yield
    print("第一次",first)
    yield 2
    print("第二次")
t=test()
res=t.__next__()
print(res)
res=t.send("函数停留在first那个位置，我就是给first赋值的")
print(res)

　　3.2　生产者消费者模型（单线程并发）

#过程一：两个人吃包子

import time
def custmer(name):
    print("我是[%s],我准备吃包子了"%name)
    while True :
        baozi=yield
        time.sleep(1)
        print("%s 很开心的把[%s]吃掉了" %(name,baozi))
c1=custmer("CC")
c2 = custmer("娜娜")
c1.__next__()
c2.__next__()
c1.send("包子" )
c2.send("包子" )
#过程二：运用函数自动做包子

import time
def custmer(name):
    print("我是[%s],我准备吃包子了"%name)
    while True :
        baozi=yield
        time.sleep(1)
        print("%s 很开心的把[%s]吃掉了" %(name,baozi))
def productor():
    c1=custmer("CC")
    c2 = custmer("娜娜")
    c1.__next__()
    c2.__next__()
    c1.send("包子" )
    c2.send("包子" )
productor()
#过程三：制作多个包子for循环

import time
def custmer(name):
    print("我是[%s],我准备吃包子了"%name)
    while True :
        baozi=yield
        time.sleep(1)
        print("%s 很开心的把[%s]吃掉了" %(name,baozi))
def productor():
    c1=custmer("CC")
    c2 = custmer("娜娜")
    c1.__next__()
    c2.__next__()
    for i in range(10):
        time.sleep(1)
        c1.send("包子%s" %i)
        c2.send("包子%s" % i)
productor()

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