一文搞懂???????python可迭代對(duì)象,迭代器,生成器,協(xié)程
設(shè)計(jì)模式:迭代
迭代是一種設(shè)計(jì)模式,解決有序便利序列的問(wèn)題。通用的可迭代對(duì)象需要支持done和next方法。
偽代碼如下:
while not iterator.done(): item = iterator.next() .....
python:可迭代對(duì)象和迭代器
python的可迭代對(duì)象需要實(shí)現(xiàn)__iter__()方法,返回一個(gè)迭代器。for循環(huán)和頂級(jí)函數(shù)iter(obj)調(diào)用obj的__iter__()方法,返回一個(gè)迭代器。迭代器本身也是可迭代對(duì)象,所以也需要實(shí)現(xiàn)__iter__()方法,返回自身,同時(shí)也需要實(shí)現(xiàn)__next__()方法,獲取下一個(gè)元素。
簡(jiǎn)單類示例:
class Iterable: def __init__(self,string): self.string = string def __iter__(): return Iterator(self.string) class Itrator: def __init__(self,string): self.string = string self.words = list(string) self.index = 0 def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.index == len(self.words): raise StopIteration # 元素遍歷完成拋出錯(cuò)誤,for循環(huán)自動(dòng)處理 item = self.words[self.index] self.index += 1 return item
為什么要有生成器?
生成器幫助迭代器省內(nèi)存。在上面的例子可以看出,可迭代對(duì)象會(huì)一次性把所有元素生成并保存。但是有時(shí)候,我們只關(guān)注當(dāng)前處理的元素。如果元素?cái)?shù)量龐大,比如說(shuō)在處理大量日志分析的時(shí)候,一次性把所有行加載到內(nèi)存,導(dǎo)致內(nèi)存浪費(fèi)嚴(yán)重。所以才有了生成器。
python的生成器實(shí)現(xiàn)
yield關(guān)鍵字讓python生成器實(shí)現(xiàn)超級(jí)方便。yield可看成是代碼執(zhí)行暫停,直到下一次next()方法調(diào)用,然后遇到下一個(gè)yield再次暫停。另外,yield xxx 表示回元素xxx。
def my_generator(stirng): for x in string: yield x
需要注意的是,雖然我們定義的是函數(shù),但是實(shí)際上,python會(huì)自動(dòng)將其轉(zhuǎn)換成一個(gè)生成器對(duì)象,而不是一個(gè)普通的函數(shù)對(duì)象。
協(xié)程
協(xié)程程用是讓我們可以往生成器發(fā)送數(shù)據(jù)。協(xié)程與生成器語(yǔ)法區(qū)別是: xx = yield xxx,即yield左邊有賦值語(yǔ)句,send(a)方法會(huì)將a賦值給xx,協(xié)程對(duì)象返回xxx。協(xié)程的這個(gè)特征,被用于異步編程和并發(fā)編程,在程序遇到IO時(shí)自動(dòng)暫停切換。
協(xié)程執(zhí)行順序:
- yield 出現(xiàn)和生成器暫停
- 在函數(shù)外執(zhí)行send()方法,且激活了生成器
- 發(fā)生的值賦值給yiled語(yǔ)句左側(cè)變量
- 生成器繼續(xù)執(zhí)行,直到遇到下一個(gè)yield語(yǔ)句。
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