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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:
- 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
- 不能随机访问集合中的某个值 ,只能从头到尾依次访问
- 访问到一半时不能往回退
- 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;
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
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")
迭代器、生成器以及利用生成器实现单线程的异步并发
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