python 协程中的迭代器,生成器原理及应用实例详解
作者:独听钟声晚 时间:2022-09-01 07:19:56
本文实例讲述了python 协程中的迭代器,生成器原理及应用。分享给大家供大家参考,具体如下:
1.迭代器理解
迭代器:
迭代器是访问可迭代对象的工具
迭代器是指用iter(obj)函数返回的对象(实例)
迭代器是指用next(it)函数获取可迭代对象的数据
迭代器函数(iter和next)
iter(iterable)从可迭代对象中返回一个迭代器,iterable必须是能提供一个迭代器的对象
next(iterator) 从迭代器iterator中获取下一了记录,如果无法获取下一条记录,则触发stoptrerator异常
说明:
1.迭代器只能往前取值,不会后退
2.用iter函数可以返回一个可迭代对象的迭代器
2.迭代器的应用
class Fabonacci(object):
def __init__(self,all_num):
self.all_num = all_num
self.current_num = 0
self.a = 0
self.b = 1
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.current_num < self.all_num:
ret = self.a
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
self.current_num += 1
return ret
else:
raise StopIteration
fibo = Fabonacci(10)
for num in fibo:
print(num)
3.生成器的理解
生成器(generator)
是构造新的可迭代对象的一种简单方式。一般的函数return只会返回单个值,而生成器并不是直接将可迭代值直接放入内存中,而是以延迟的方式返回一个值序列,即每返回一个值之后暂停,直到下一个值被请求时再继续,可有效节省内存占用。
要构建一个生成器,则需要用到关键字yield,yield的作用与函数的返回值return有些类似,通过在函数中将return替换成yield就是把函数变成生成器,带有
yield 的函数不再是普通函数,python
解释器会将函数对象视为生成器对象,并且该生成器返回的是yield表达式生成的可迭代值序列,可通过for循环等方法依次读取生成器返回的可迭代值序列生成器生成的可迭代值只可以被读取一次,每一次迭代都是按生成器代码流程遇见yield表达式就返回值并记录位置后中止留待下一次迭代,下一次迭代时执行代码的起始位置是从上一次记录位置开始,直至整个生成器代码运行结束。
4.生成器的应用
1)
def create_num(all_num):
a, b = 0, 1
current_num = 0
while current_num < all_num:
# print(a)
yield a
a, b = b, a+b
current_num += 1
obj = create_num(10)
while True:
try:
ret = next(obj)
print(ret)
except Exception as ret:
break
2)通过send启动生成器
send一般不会放到第一次启动生成器,如果非要这么做,那么传递None
错误示范:
def create_num(all_num):
a, b = 0, 1
current_num = 0
while current_num < all_num:
ret = yield a
print(">>>ret>>>", ret)
a, b = b, a+b
current_num += 1
obj = create_num(10)
ret = obj.send("hello") #第一个就调用send方法
print(ret)
ret = next(obj)
print(ret)
正确示范:
def create_num(all_num):
a, b = 0, 1
current_num = 0
while current_num < all_num:
ret = yield a
print(">>>ret>>>", ret)
a, b = b, a+b
current_num += 1
obj = create_num(10)
ret = next(obj)
print(ret)
ret = obj.send("hello")
print(ret)
def create_num(all_num):
a, b = 0, 1
current_num = 0
while current_num < all_num:
ret = yield a
print(">>>ret>>>", ret)
a, b = b, a+b
current_num += 1
obj = create_num(10)
ret = obj.send(None)
print(ret)
ret = next(obj)
print(ret)
3).使用生成器完成多任务(并发)
import time
def task_1():
while True:
print("----1----")
time.sleep(0.1)
yield
def task_2():
while True:
print("----2----")
time.sleep(1)
yield
def main():
t1 = task_1()
t2 = task_2()
while True:
next(t1)
next(t2)
if __name__ == '__main__':
main()
4).gevent使用生成器
import gevent
import time
def f1(n):
for i in range(n):
print(gevent.getcurrent(),i)
gevent.sleep(0.5)
def f2(n):
for i in range(n):
print(gevent.getcurrent(),i)
gevent.sleep(0.5)
def f3(n):
for i in range(n):
print(gevent.getcurrent(),i)
gevent.sleep(0.5)
print("----1----")
g1 = gevent.spawn(f1,5)
print("----2----")
g2 = gevent.spawn(f2,5)
print("----3----")
g3 = gevent.spawn(f3,5)
g1.join()
g2.join()
g3.join()
修改time.sleep()成gevent.sleep()的简单方法:(打补丁)
只需要导入monkey,写一句代码monkey.patch_all()
,运行时就会自动替换
import gevent
import time
from gevent import monkey
monkey.patch_all()
def f1(n):
for i in range(n):
print(gevent.getcurrent(),i)
time.sleep(0.5)
def f2(n):
for i in range(n):
print(gevent.getcurrent(),i)
time.sleep(0.5)
def f3(n):
for i in range(n):
print(gevent.getcurrent(),i)
time.sleep(0.5)
print("----1----")
g1 = gevent.spawn(f1,5)
print("----2----")
g2 = gevent.spawn(f2,5)
print("----3----")
g3 = gevent.spawn(f3,5)
g1.join()
g2.join()
g3.join()
创建多个gevent时不需一个一个添加join
import gevent
import time
from gevent import monkey
monkey.patch_all()
def f1(n):
for i in range(n):
print(gevent.getcurrent(),i)
time.sleep(0.5)
def f2(n):
for i in range(n):
print(gevent.getcurrent(),i)
time.sleep(0.5)
def f3(n):
for i in range(n):
print(gevent.getcurrent(),i)
time.sleep(0.5)
gevent.joinall([
gevent.spawn(f1,5),
gevent.spawn(f2,5),
gevent.spawn(f3,5)])
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
来源:https://blog.csdn.net/weixin_44321116/article/details/97407617