一文搞懂???????python可迭代對象,迭代器,生成器,協(xié)程
設計模式:迭代
迭代是一種設計模式,解決有序便利序列的問題。通用的可迭代對象需要支持done和next方法。
偽代碼如下:
while not iterator.done(): item = iterator.next() .....
python:可迭代對象和迭代器
python的可迭代對象需要實現(xiàn)__iter__()方法,返回一個迭代器。for循環(huán)和頂級函數(shù)iter(obj)調用obj的__iter__()方法,返回一個迭代器。迭代器本身也是可迭代對象,所以也需要實現(xiàn)__iter__()方法,返回自身,同時也需要實現(xiàn)__next__()方法,獲取下一個元素。
簡單類示例:
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誤,for循環(huán)自動處理 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,可迭代對象會一次性把所有元素生成并保存。但是有時候,我們只關注當前處理的元素。如果元素數(shù)量龐大,比如說在處理大量日志分析的時候,一次性把所有行加載到內(nèi)存,導致內(nèi)存浪費嚴重。所以才有了生成器。
python的生成器實現(xiàn)
yield關鍵字讓python生成器實現(xiàn)超級方便。yield可看成是代碼執(zhí)行暫停,直到下一次next()方法調用,然后遇到下一個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),但是實際上,python會自動將其轉換成一個生成器對象,而不是一個普通的函數(shù)對象。
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)程與生成器語法區(qū)別是: xx = yield xxx,即yield左邊有賦值語句,send(a)方法會將a賦值給xx,協(xié)程對象返回xxx。協(xié)程的這個特征,被用于異步編程和并發(fā)編程,在程序遇到IO時自動暫停切換。
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語句左側變量
- 生成器繼續(xù)執(zhí)行,直到遇到下一個yield語句。
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