首页 > 代码库 > day4迭代器&生成器&正则表达式

day4迭代器&生成器&正则表达式

一、迭代器

    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。迭代器只能往前不能后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中后退。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N个G的文件。

    特定:

    (1).访问者不需要关心迭代器内部的文件,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,节省内存生成一个迭代器。

     iter()用来声明迭代器,示例如下:

    names = iter(["eric","aoi","alex"])
  print(names)
  print(names.__next__())
  print(names.__next__())
  print(names.__next__())

  声明一个迭代器,在遍历文件的时候,for line in f:就是使用迭代的方式实现的。

    我们知道,我们打开读取文件的时候,可以使用f.read(),f.readline(),f.readlines()等方式,但是我们在读取的时候,Python是将文件加载到内存然后进行读取的,速度会很慢,我们可以采用下面的方式进行读取:

    with open(filename,"r") as f:

    for line in f:

      print(line)

  上面代码就是按照逐行读取的方式进行读取的。这样是一行一行读(next())读取一行加载一行,实现的方式就是迭代器,这样读取文件的速度会很快,因此我们在读取大文件的时候可以采用for line in f:这样的方式进行读取。

二、生成器generator

    定义: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。

    def cash_money(amount):
      while amount > 0:
      amount -= 100
      yield 100
      print("又来取钱了")

  atm = cash_money(500)

    上面代码,我们执行,但是没有返回值,为什么呢?我们执行调用了函数,按说应该打印又来取钱了,但是然并卵没有打印,下面我们来看看atm的类型。

  print(type(atm))

  运行结果如下:

  <class ‘generator‘>

    变量atm类型是一个generator,是一个生成器。函数是一个生成器函数,返回的是一个迭代器,迭代器要使用__next__()方法进行调用:

  def cash_money(amount):
    while amount > 0:
    amount -= 100
    yield 100
    print("又来取钱了")

  atm = cash_money(500)
  print(type(atm))
  print(atm.__next__())
  print(atm.__next__())
  print("叫个大保健")
  print(atm.__next__())

  运行结果如下:

    <class ‘generator‘>
  100
  又来取钱了
  100
  叫个大保健
  又来取钱了
  100

  假如我们编写一个程序去取钱,比如5万,银行要审核大额取款,审核时间三十分钟,如果通常的串行程序,就要等银行的反馈结果,程序才能继续执行,yield就是避免这种情况,让程序继续等待,程序本身执行下面程序。串行是同步,生成器就是异步的情况。

    生成器可以从断点处继续执行代码。生成器可以保存函数的中断状态。

    作用:

    这个yield的主要效果呢,就是可以使函数中断,并保存中断状态,中断后,代码可以继续往下执行,过一段时间还可以再重新调用这个函数,从上次yield的下一句执行。

    另外,还可以通过yield实现在单线程的情况下并发运算的效果。

    下面来看一个实例:

    import time
  #导入时间函数,让程序执行等待

  def consumer(name):
  #消费者模型
    print("%s 准备吃包子啦!"%name)
    while True:
      baozi = yield
      print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name))

  def producer(name):
  #来了两个消费者买包子
    c = consumer("A")
    c2 = consumer("B")
    c.__next__()
    c2.__next__()
    print("老子开始准备做包子啦!")
    for i in range(10):
      time.sleep(1)
      print("做了2个包子!")
      c.send(i)
      c2.send(i)

  producer("alex")

 

    导入时间模块,定义生产者多久可以生成包子,定义两个模块,一个是生成者模块,一个是消费这模块,消费者模块功能是告诉生产者有消费者来买包子了,并且接收生产者生产的包子;生产者的模型是接收两个消费者来的消息,并且开始生产包子,并且生产者生成包子是需要时间的,生产完包子之后把使用send把包子发给消费者。

day4迭代器&生成器&正则表达式