迭代器、生成器以及利用生成器实现单线程的异步并发

1、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：

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
不能随机访问集合中的某个值，只能从头到尾依次访问
访问到一半时不能往回退

便于循环比较大的数据集合，节省内存

 1 #迭代器的创建
 2 # a=iter([1,23,4,5,6,7,8,9])
 3 # print("输出该迭代器：",a)
 4 # print(a.__next__())
 5 # print(a.__next__())
 6 # print(a.__next__())
 7 # print(a.__next__())
 8 # print(a.__next__())
 9 # print(a.__next__())
10 # print(a.__next__())
11 # print(a.__next__())
12 # print(a.__next__())

2、生成器

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；

 1 def nrange(num):
 2     temp=-1;
 3     while True:
 4         temp+=1;
 5         if temp>=num:
 6             return
 7         else:
 8             yield temp
 9 xr=nrange(9)
10 print(xr.__next__())
11 print(xr.__next__())
12 print(xr.__next__())

3、利用生成器实现单线程的异步并发，即生产消费者模型，该模型可以类推到银行等提供服务者和接受服务者之间的关系模型

 1 #生产者消费者异步
 2 import time
 3 def consumer(name):
 4     print("%s 准备吃包子了！"% name)
 5     while True:
 6         baozi=yield
 7         #A和B接受到包子，开始吃包子
 8         print("包子【%s】来了，被【%s】吃了" % (baozi,name))
 9 
10 def producer(name):
11     #消费者A和B到餐馆，准备吃包子
12     c=consumer("A");
13     c1=consumer("B");
14     c.__next__();
15     c1.__next__();
16     #老板接收到信息，准备做包子
17     print("老板开始准备做包子啦！")
18     for i in range(10):
19         time.sleep(1)
20         print("做了2个包子！")
21         #包子做完，发送给A和B
22         c.send(i)
23         c1.send(i)
24 
25 producer("Eric")