python进阶之路4.1---生成器与迭代器

python3生成器与迭代器

1 迭代器

定义：迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素访问结束。迭代器只能往前不能后退。

特点：1)访问者不需要关心迭代器的内部结构，仅需要通过next()方法不断去获取下一个内容。

2)不能随机访问集合中的某个值，只能从头到尾依次访问，便于循环比较大的数据集合，节省内存。

下面使用斐波那契数列为例，说明为何使用迭代器： 示例代码1

def fab(max):
n,a,b,=0,0,1
while n<max:
    print(b)
    a,b = b,a+b
    n= n+1
fab(2)

直接在函数fab(max)中用print打印会导致函数的可复用性变差，因为fab返回None。其他函数无法获得fab函数返回的数列。 示例代码2：

def fab(max):
    li = []
    n,a,b=0,0,1
    while n < max:
        li.append(b)
        a,b=b,a+b
        n=n+1
    return li
fab(2)

代码2满足了可复用性的需求，但是占用了内存空间，最好不要。 示例代码3

li = [x * x for x in range(10)]
print(li)
l = (x * x for x in range(10))
print(type(l))
print(l.__next__())
print(l.__next__())
print(l.__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。 def abc(tmp): while tmp>0: tmp -= 1 yield 1 print("wo")

aa = abc(10)
print(aa.__next__())
print(aa.__next__())
print(aa.__next__())
print(aa.__next__())

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。

import time
def consumer(name):
    print("%s 准备尺包子!" %name)
    while True:
        baozi = yield
        print("包子[%s]来了,呗[%s]吃了！" %(baozi,name))
def producer(name):
    aa = input("put your name")
    bb = input("your name")
    c = consumer(aa)
    c2 = consumer(bb)
    c.__next__()
    if 1 ==1:
        c2.__next__()
    else:
        print('b')
    c2.__next__()
    print("make baozi")
    for i in range(10):
        time.sleep(2)
        print("做了2个包子")
        c.send(i) #返回给生成器consumer函数
        c2.send(i)
producer('lixingli')

总结: generator是用来产生一系列值得

yield则像是generator函数的返回结果
yeild唯一所做的另一件事就是保存一个generator函数的状态
generator就是一个特殊类型的迭代器（iterator）
和迭代器类似，我们可以通过使用next（）来从generator中获取下一个值
通过隐式地调用next（）来忽略一些值

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