python(可迭代对象,迭代器,生成器及send方法详解)

一.可迭代对象
对象必须提供一个__iter__()方法,如果有,那么就是可迭代对象,
像列表,元祖,字典等都是可迭代对象
可使用isinstance(obj,Iterable)方法判断
1 from collections import Iterable,Iterator
2 l={'2':2,'fd':5,'f':6}
3 l_i=l.__iter__()
4 
5 print(isinstance(l,Iterable))
6 print(isinstance(l_i,Iterator))

结果:

True

True

二.迭代器

迭代器协议:
对象必须提供一个next方法,执行该方法要么返回迭代中的下一项,要么就引起一个StopIteration异常,以终止迭代 (只能往后走不能往前退)
符合迭代器协议的就是迭代器
一个对象是迭代器也是可迭代对象

from collections import Iterable,Iterator
l={'2':2,'fd':5,'f':6}
l_i=l.__iter__()
s=isinstance(l,Iterable)
print(s)
print(isinstance(l_i,Iterator))
打印结果:
True
True
三.生成器
遵循迭代器协议,相当于一种特殊的迭代器对象
1.生成器表达式
(1)三元表达式(必须是三元)
name = '李'
res='儿子' if name == '李' else '爸爸'
print(res)
打印结果:
儿子
(2)列表解析
所谓列表解析就是列表内包含两元或三元表达式(不能是四元)
1 l=['蚂蚁%s' %i for i in range(10)]
2 l1=['蚂蚁%s' %i for i in range(10) if i >5]
3 print(l)
4 print(l1)
打印结果:
['蚂蚁0', '蚂蚁1', '蚂蚁2', '蚂蚁3', '蚂蚁4', '蚂蚁5', '蚂蚁6', '蚂蚁7', '蚂蚁8', '蚂蚁9']
['蚂蚁6', '蚂蚁7', '蚂蚁8', '蚂蚁9']
一行代码写出9*9乘法表:
print(' '.join([' '.join(["%dX%d=%-2d" %(i,m,m*i) for i in range(1,m+1)]) for m in range(1,10)]))
原理:.join()方法处理的结果是一个整体的字符串
(3)生成器表达式
1  l=['蚂蚁%s' %i for i in range(10)]#列表
2  l=('蚂蚁%s' %i for i in range(10))#生成器表达式
3  和列表相比不占用内存,使用一次生成一次
4 l=('蚂蚁%s' %i for i in range(10))
5 print(l)
6 print(l.__next__())
7 print(l.__next__())
8 print(next(l))
9 print(next(l))
运行结果:
<generator object <genexpr> at 0x000002191AFB5BA0>
蚂蚁0
蚂蚁1
蚂蚁2
蚂蚁3

2.生成器函数
优点:
不会立即执行,节省内存。
有需要时用一个现运行出一个,yield会保留当前状态,下次从当前位置继续运行,直到再次碰到yeild。
对比两个过程理解:
过程一(做出一个卖一个,即调用一次现运行出来一个结果)
1 def product_baozi():
2    for i in range(100):
3       print('正在生产包子%s' %i)
4       yield '一屉包子%s' %i #i=1
5       print('开始卖包子')
6 pro_g=product_baozi()
7 baozi1=pro_g.__next__()
运行结果:
正在生产包子0
过程二:(调用第二次,现运行出来第二个结果)
1 def product_baozi():
2    for i in range(100):
3       print('正在生产包子%s' %i)
4       yield '一屉包子%s' %i #i=1
5       print('开始卖包子')
6 pro_g=product_baozi()
7 
8 baozi1=pro_g.__next__()
9 baozi1=pro_g.__next__()
打印结果:
正在生产包子0
开始卖包子
正在生产包子1
3.生成器特性
特性一:for循环可以遍历生成器
def eges():
for i in range(5):
yield '鸡蛋%s' %i #i=1
pro_g=eges()

for i in pro_g:
print(i)
特性二:生成器只能迭代一次,用完就没了
1 with open('人口普查','r',encoding='utf-8') as f:
2     def g_population():
3       for i in f:
4          yield i
5 
6 
7 print(sum(eval(l)['population']  for l in g_population()))
8 print(g_population().__next__())  #此句会抛出异常
4.利用生成器实现单线程并发
send()方法,
有一个参数,该参数指定的是上一次被挂起的yield语句的返回值,
并且再次遇到yeild会向send传回一个值。
实例:饭店吃饭
 1 import time
 2 def consetomer():
 3     print('服务员点餐')
 4     time.sleep(5)
 5     for i in range(5):
 6          cai=yield i   #接受send的传值,并向下执行,直到结束或遇到下一个yield(此时的yield会向send传回一个值)
 7          print('顾客开始吃第%s个菜' %cai)
 8 
 9 def canting():
10     g1=consetomer()
11     print(g1.__next__())
12     print('厨师准备做菜')
13     for i in range(1,5):
14         time.sleep(1)
15         print('第%s个菜做好了' %i)
16         print('第%s个好吃' %g1.send(i)) #传送上一次挂起的yield并等待接受下一次yeild返回值
17 canting()


 

打印结果:

 1 服务员点餐
 2 0
 3 厨师准备做菜
 4 第1个菜做好了
 5 顾客开始吃第1个菜
 6 第1个好吃
 7 第2个菜做好了
 8 顾客开始吃第2个菜
 9 第2个好吃
10 第3个菜做好了
11 顾客开始吃第3个菜
12 第3个好吃
13 第4个菜做好了
14 顾客开始吃第4个菜
15 第4个好吃
 
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原文地址:https://www.cnblogs.com/snowony/p/11815779.html