python生成器的學習,簡單介紹一下迭代器

從列表生成式開始學起：[item**2 for item in range(10)],會生成列表：[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

為了節省資源，在讀取、使用大量資料時，使用生成器可以節省系統資源，生成器會產生乙個列表，而這個列表中的資料不會一次性讀入記憶體或寫入，而是只記憶其中乙個資料。

將上邊的[item**2 for item in range(10)] 的方括號改成小括號，就成變成乙個生成器。結果為at 0x0000000002381a98>

下面看兩個生成器的例子。

1

def feb(max): #
定義了了乙個生成器。
2     n, a, b = 0, 0, 1
3while n4yield b  #
返回乙個資料。
5         a,b=b,a+b
6         n+=1
7return
"done"#
在讀取生成器出錯時的返回值。正常時不返回。
8 f=feb(10)9#
while true:10#
try:11#
i=next(f)12#
print ("f:",i)13#
except stopiteration as e:14#
print ("this is error as:%s"%(e.value))15#
break
16print
(type(f))
17for i in
f:18
print (i)

1

defconsumer(name):
2print("
%s 準備啦!
" %name)
3while
true:
4        baozi = yield
5print("
第[%s]對水果,被[%s]領走了!
" %(baozi,name))
6def
prouect(max):
7     c1=consumer("
jack")
8     c2=consumer("
tom"
)9     c1.__next__
()10     c2.__next__
()11     i=0
12while i13c1.send(i)
14c2.send(i)
15         i+=1
16 prouect(10)

對生成器和迭代器進行一下總結：

1、凡是可作用於for迴圈的物件都是iterable型別。（可迭代物件）

2、凡是可作用於next()函式的物件都是iterator型別（迭代器），它們表示乙個惰性計算的序列（只儲存乙個資料）。可以用來表達無窮大的數，這是列表等其它型別絕對無法做到的。 （生成器）

3、一些集合資料型別如list dict set str等都是iterable型別，但不是iterator，可以使用iter（）函式來獲得乙個iterator物件。

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