day4----生成器，迭代器

迭代器，生成器，装饰器

 1、生成器

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：

l是一个list[]，g是一个generator()

generator保存的是算法，每次调用next(g)，就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。

#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
# Author:DCC

l = [x * x for x in range(5)]
print(l)
g = (x * x for x in range(5))
print(g)
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))

#运行结果
[0, 1, 4, 9, 16]
<generator object <genexpr> at 0x00000000006969E8>
0
1
4
9
16
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

斐波拉契数列:

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print(b)
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'
fib(10)

#运行结果
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55 

a, b = b, a + b

相当于

t = (b, a + b) # t是一个tuple

a = t[0]

b = t[1]

 

#yield 将print(b)改为yield b，fib函数变成generator

def fib(max):
    n,a,b = 0,0,1
    while n < max:
        #print(b)
        yield  b
        a,b = b,a+b
        n += 1
    return 'done'
print(fib(5))
print(fib(5).__next__())
print(fib(5).__next__())

#运行结果
<generator object fib at 0x000001CDB2D511A8>
1
1

通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果， send的使用

import time
def consumer(name):
    print("%s 准备吃包子啦!" %name)
    while True:
       baozi = yield
       print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name))
def producer(name):
    c = consumer('A')
    c2 = consumer('B')
    c.__next__()
    c2.__next__()
    print("老子开始准备做包子啦!")
    for i in range(5):
        time.sleep(1)
        print("做了2个包子!")
        c.send(i)
        c2.send(i)
producer("dcc")

#运行结果
A 准备吃包子啦!
B 准备吃包子啦!
老子开始准备做包子啦!
做了2个包子!
包子[0]来了,被[A]吃了!
包子[0]来了,被[B]吃了!
做了2个包子!
包子[1]来了,被[A]吃了!
包子[1]来了,被[B]吃了!
做了2个包子!
包子[2]来了,被[A]吃了!
包子[2]来了,被[B]吃了!
做了2个包子!
包子[3]来了,被[A]吃了!
包子[3]来了,被[B]吃了!
做了2个包子!
包子[4]来了,被[A]吃了!
包子[4]来了,被[B]吃了!

迭代器

Iterable：可迭代的

Iterator：迭代器

凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；

凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；

集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。

>>> from collections import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False

生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。

把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：

>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True