Python--迭代器和生成器的定义和案例

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

生成一个迭代器：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:Huanglinsheng

hls = iter([1,2,3,4,5])
print(hls.__next__())
print(hls.__next__())
print(hls.__next__())
print(hls.__next__())
print(hls.__next__())

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 

代码：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:Huanglinsheng

def fib(max): #10
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max: 
        #print(b)
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return '---done---'

f= fib(10)
for i in f:
    print(i)

添加新内容后的代码：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:Huanglinsheng

def fib(max): #10
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max: 
        #print(b)
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return '---done---'

g = fib(10)
while True:
    try:
        x = next(g)
        print('g:', x)
    except StopIteration as e:
        print('Generator return value:', e.value)
        break

生成器并行案例（游戏充值）：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:Huanglinsheng

import  time

def daozhang(name):
    print("【%s】准备充值游戏！"%name)
    while True:
        money = yield
        print("[%s]已经充值了[%s]元！真有钱。" %(name,money))

def chongzhi(name):
    dz1 = daozhang("hucong")
    dz2 = daozhang("huanglinsheng")
    dz1.__next__()
    dz2.__next__()
    print("【%s】帮忙充值" %name)
    for i in (50,100,200,300):
        time.sleep(1)
        print("=====开始充值======")
        dz1.send(i)
        dz2.send(i)
chongzhi("huanghongtao")

运行结果：

 改进代码后

__author__ = "Alex Li"

import time
import queue

def consumer(name):
    print("--->starting eating baozi...")
    while True:
        new_baozi = yield  #第一次进来这里，会停住，下一次唤醒的同时，也可以赋值给它，接着会执行下面的代码，
        print("[%s] is eating baozi %s" % (name, new_baozi))
        # time.sleep(1)

def producer():
    r = con.__next__()  #函数内有 yield ，第一次不会执行，只有在 __next__() 时，才会继续执行
    r = con2.__next__()
    n = 0
    while n < 5:
        n += 1
        con.send(n)  #唤醒生成器的同时，给他传一个值
        con2.send(n)  #唤醒生成器的同时，给他传一个值
        time.sleep(1)
        print("33[32;1m[producer]33[0m is making baozi %s" % n)

if __name__ == '__main__':
    con = consumer("c1")
    con2 = consumer("c2")
    p = producer()

执行的结果如下：