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迭代器、生成器以及利用生成器实现单线程的异步并发

1、迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退。另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件

特点:

  1. 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容
  2. 不能随机访问集合中的某个值 ,只能从头到尾依次访问
  3. 访问到一半时不能往回退
  4. 便于循环比较大的数据集合,节省内存
     1 #迭代器的创建 2 # a=iter([1,23,4,5,6,7,8,9]) 3 # print("输出该迭代器:",a) 4 # print(a.__next__()) 5 # print(a.__next__()) 6 # print(a.__next__()) 7 # print(a.__next__()) 8 # print(a.__next__()) 9 # print(a.__next__())10 # print(a.__next__())11 # print(a.__next__())12 # print(a.__next__())

    2、生成器

    一个函数调用时返回一个迭代器,那这个函数就叫做生成器(generator);如果函数中包含yield语法,那这个函数就会变成生成器;

  5.  1 def nrange(num): 2     temp=-1; 3     while True: 4         temp+=1; 5         if temp>=num: 6             return 7         else: 8             yield temp 9 xr=nrange(9)10 print(xr.__next__())11 print(xr.__next__())12 print(xr.__next__())

    3、利用生成器实现单线程的异步并发,即生产消费者模型,该模型可以类推到银行等提供服务者和接受服务者之间的关系模型

  6.  1 #生产者消费者异步 2 import time 3 def consumer(name): 4     print("%s 准备吃包子了!"% name) 5     while True: 6         baozi=yield 7         #A和B接受到包子,开始吃包子 8         print("包子【%s】来了,被【%s】吃了" % (baozi,name)) 9 10 def producer(name):11     #消费者A和B到餐馆,准备吃包子12     c=consumer("A");13     c1=consumer("B");14     c.__next__();15     c1.__next__();16     #老板接收到信息,准备做包子17     print("老板开始准备做包子啦!")18     for i in range(10):19         time.sleep(1)20         print("做了2个包子!")21         #包子做完,发送给A和B22         c.send(i)23         c1.send(i)24 25 producer("Eric")

     

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