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才结束。迭代器只能向前不会后退,不过这没什么大不了的,因为人们很少在迭代中往后退。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的所有元素。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,仅需要通过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。
names=iter([‘alex‘,‘jack‘,‘rain‘])
print(names)
print(names.__next__())
print(names.__next__())
<list_iterator object at 0x006ED2B0>
alex
jack
生成器的使用:
定义:一个函数调用的时候返回一个迭代器,那这个函数就叫做生成器,如果函数中包含yield语法,那这个函数就会变成生成器。
def cash_out(amount):
while amount>0:
amount-=100
yield 100
print(‘又来取钱呢啦!‘)
atm=cash_out(500)
print(type(atm))
print(atm.__next__())
print(atm.__next__())
print(‘叫个大保健…‘)
print(atm.__next__())
又来取钱呢啦!
<class‘generator‘>
100
100
叫个大保健…
100
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的下一句开始执行。
另外,还可通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果(这就是我们所熟知的生产者-消费者模型)
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
print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name))
def producer(name):
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")
装饰器原理介绍和基本实现:
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