python之生成器与迭代器
2021-06-28 17:05
标签：ons from %s 生成器 dict 过程 soscw 打印 生成 在cmd中实现生成器： 生成器的并行效果： 迭代器(Iterator)：可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象。 调用isinstance()方法判断是否为迭代器时需要先导入 from collections import Iterator 生成器都是迭代器对象，但是迭代器对象未必是生成器。 把list,dict,str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数。 可迭代对象（Iterable）:可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象。 调用isinstance()方法判断是否为可迭代对象时需要先导入 from collections import Iterable python之生成器与迭代器 标签：ons from %s 生成器 dict 过程 soscw 打印 生成 原文地址：https://www.cnblogs.com/come-on-baby/p/9649044.html
‘‘‘
生成器：
（1）只有在调用时才会生成相应的数据
（2）只记录当前位置
（3）在python3中只有一个__next__()方法，在python2.7中该方法为next（）方法
‘‘‘
‘‘‘
c=(i*2 for i in range(10)) #生成器
for i in c:
print()
‘‘‘
def fib(max):
n,a,b=0,0,1
while nmax:
#print(b)
yield b #保存函数的中断状态，返回当前状态的值
a,b=b,a+b #相当于t=(a,a+b) a=t[0] b=t[1]
n=n+1
return ‘done‘ #出现异常时的打印信息
g=fib(5)
print(g.__next__())
print(g.__next__())
print(g.__next__())
print("start loop") #代表某种操作，可以在函数执行的过程中执行
print(g.__next__())
# for i in g:
# print(i)
print(g.__next__())
# print(g.__next__())
# print(g.__next__())
# while True:
# try:
# #出异常的代码
# x=next(g)
# print(‘g:‘,x)
# except StopIteration as e:
# print(‘Generator return value:‘,e.value)
# break
‘‘‘协程：单线程下的并行效果‘‘‘
import time
def consumer(name):
print(" %s 准备喝奶茶了" %name)
while True:
naicha=yield
print("%s奶茶来了，被 %s 喝了" %(naicha ,name))
def procuder(name):
c=consumer("A")#只是把函数变成了生成器
c1=consumer("B")
c.__next__()#next以后才会向下继续运行
c1.__next__()
print(" %s 准备做奶茶了" % name)
for i in range(10):
time.sleep(1)
print("做了2个杯奶茶")
c.send(i) #传值给yeild并继续向下运行
c1.send(i)
f=procuder(‘lhy‘)
