生产器&迭代器
生成器
列表生成器:简洁代码
>>> a = [i+1 for i in range(10)]
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
生成器
通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。
1.不可以切片取值。
2.只有在调用时才会生成相应的数据,不占用空间。
3.只记住当前位置,不能往回返,只能一步一步往后。只有一个_next_()方法,效率不高 用for循环或函数(yield)
generator保存的是算法,每次调用next(g)
,就计算出g
的下一个元素的值,直到计算到最后一个元素,没有更多的元素时,抛出StopIteration
的错误。
>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9
不断调用next(g)
实在是太变态了,正确的方法是使用for
循环,因为generator也是可迭代对象:
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
... print(n)
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81
generator非常强大。如果推算的算法比较复杂,用类似列表生成式的for
循环无法实现的时候,还可以用函数来实现。
斐波拉契数列用列表生成式写不出来,但是,用函数把它打印出来却很容易:
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
)
1 1 2 3 5 8 13
赋值语句: a, b = b, a + b
相当于: t = (b, a + b) # t是一个tuple
a = t[0]
b = t[1]
要把fib
函数变成generator,只需要把print(b)
改为yield b
就可以了:
def fib(max):
n,a,b = 0,0,1
while n < max:
#print(b)
yield b
a,b = b,a+b
n += 1
return 'done'
如果一个函数定义中包含yield
关键字,那么这个函数就不再是一个普通函数,而是一个generator:
generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行,遇到return
语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数,在每次调用next()
的时候执行,遇到yield
语句返回,再次执行时从上次返回的yield
语句处继续执行。
print( fib(6) ) --> <generator object fib at 0x104feaaa0>
#只有一个next方法 调用
f= fib(6) )
print( f._next_() ) ---->1
print( f._next_() ) ---->1
#作用 可以中断取做其他事情 回来后再继续进行
print("干点别的事") ----->干点别的事
print( f._next_() ) ---->2
print( f._next_() ) ---->3
print( f._next_() ) ---->5
generator保存的是算法,每次调用next(g)
,就计算出g
的下一个元素的值,直到计算到最后一个元素,没有更多的元素时,抛出StopIteration
的错误。
用for
循环调用generator时,发现拿不到generator的return
语句的返回值。如果想要拿到返回值,必须捕获StopIteration
错误,返回值包含在StopIteration
的value
中:
>>> g = fib(6)
>>> while True:
... try:
... x = next(g)
... print('g:', x)
... except StopIteration as e:
... print('Generator return value:', e.value)
... break
...
g: 1
g: 1
g: 2
g: 3
g: 5
g: 8
Generator return value: done
生成器作用 :单线程下实现并发(生产者消费者模型)
import time
def consumer(name):
print("%s 准备吃包子啦!" %name)
while True:
baozi = yield #next print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name)) #send #c = consumer("ChenRonghua")
#c.__next__() 调用yield 唤醒作用
# b1= "韭菜馅"
# c.send(b1) 调用yield 同时传值 唤醒并传值作用
# c.__next__() def producer(name):
c = consumer('A')#声明生成器
c2 = consumer('B')
c.__next__() #此处必须调用next 才能开始启动上面生成器 唤醒yield 返回下面 进行传值
c2.__next__()
print("老子开始准备做包子啦!")
for i in range(10):
time.sleep(1)
print("做了1个包子,分两半!")
c.send(i)
c2.send(i) producer("alex") --------------------------
A准备吃包子啦!
B准备吃包子啦!
老子开始准备做包子啦!
做了1个包子,分两半
包子[0]来了,被[A]吃了
包子[0]来了,被[B]吃了
做了1个包子,分两半
包子[1]来了,被[A]吃了
包子[1]来了,被[B]吃了
....
迭代器
我们已经知道,可以直接作用于for
循环的数据类型有以下几种:
一类是集合数据类型,如list
、tuple
、dict
、set
、str
等;
一类是generator
,包括生成器和带yield
的generator function。
这些可以直接作用于for
循环的对象统称为可迭代对象:Iterable
。
可以使用isinstance()
判断一个对象是否是Iterable
对象:
>>> from collections import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance({}, Iterable)
True
>>> isinstance('abc', Iterable)
True
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
True
>>> isinstance(100, Iterable)
False
而生成器不但可以作用于for
循环,还可以被next()
函数不断调用并返回下一个值,直到最后抛出StopIteration
错误表示无法继续返回下一个值了。
*可以被next()
函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器:Iterator
。
可以使用isinstance()
判断一个对象是否是Iterator
对象:
>>> from collections import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False
生成器都是Iterator
对象,但list
、dict
、str
虽然是Iterable
,却不是Iterator
。
把list
、dict
、str
等Iterable
变成Iterator
可以使用iter()
函数:
>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True
为什么list
、dict
、str
等数据类型不是Iterator
?
这是因为Python的Iterator
对象表示的是一个数据流,Iterator对象可以被next()
函数调用并不断返回下一个数据,直到没有数据时抛出StopIteration
错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列,但我们却不能提前知道序列的长度,只能不断通过next()
函数实现按需计算下一个数据,所以Iterator
的计算是惰性的,只有在需要返回下一个数据时它才会计算。
Iterator
甚至可以表示一个无限大的数据流,例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。
总结:
凡是可作用于for
循环的对象都是Iterable
类型;
凡是可作用于next()
函数的对象都是Iterator
类型,它们表示一个惰性计算的序列;
集合数据类型如list
、dict
、str
等是Iterable
但不是Iterator
,不过可以通过iter()
函数获得一个Iterator
对象。
Python的for
循环本质上就是通过不断调用next()
函数实现的,例如:
for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
pass #实际上完全等价于: # 首先获得Iterator对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while True:
try:
# 获得下一个值:
x = next(it)
except StopIteration:
# 遇到StopIteration就退出循环
break
迭代器更相当于一个概念 例如for 的底层用迭代器封装
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