Python迭代器、生成器、協(xié)程使用方式
什么是迭代
迭代是訪問集合元素的一種方式。(迭代和遍歷非常相似)
什么是迭代器(Iterator)
迭代器是一種對象,可以記住遍歷的位置的對象。迭代器對象從集的第一個元素開始訪問,直到所有的元素被訪問完結(jié)束。
在迭代一個可迭代對象的時候,實(shí)際上就是先獲取該對象提供的一個迭代器,然后通過這個迭代器來依次獲取對象中的每一個數(shù)據(jù)。
可迭代對象
某種數(shù)據(jù)可以通過for....in....的循環(huán)語法從其中依次拿到數(shù)據(jù)進(jìn)行使用的數(shù)據(jù)類型,這種數(shù)據(jù)類型被稱為可迭代對象
檢測某個對象是否是可迭代對象的方法isinstance(待檢測對象,Iterable)
該方法檢測待檢測對象是不是Iterable迭代類的子類
如果是返回True,如果不是返回False
from collections.abc import Iterable
"""
isinstance(待檢測對象,Iterable(迭代類,固定寫法))
判斷待檢測對象是不是迭代類的一個子類
返回值:True可以迭代
False不可以迭代
"""
string="fhsudfoh"
result=isinstance([1,2,3],Iterable)
print(result)for循環(huán)的本質(zhì)
for循環(huán)的本質(zhì)是在對一個迭代器進(jìn)行操作。
首先,for循環(huán)在遍歷可迭代對象的時候會把可迭代對象通過函數(shù)iter()或__iter__方法返回一個迭代器,然后在對這個迭代器對象進(jìn)行操作。
迭代器可以用next()或__next__方法得到返回值,當(dāng)把所有的值取完時會拋出StopIteration錯誤,這個錯誤在for循環(huán)中python會自己處理,不會展示給開發(fā)者。
自定義一個列表
class MyList(object):
# 重寫初始化方法,初始化一個數(shù)組用來存儲數(shù)據(jù)
def __init__(self):
self.list = []
def __iter__(self):
# iter方法返回一個myIterator迭代器對象
self.myiterator = MyIterator(self.list)
return self.myiterator
def additer(self, values):
# additer方法用于添加數(shù)據(jù)
self.list.append(values)
class MyIterator(object):
# 初始化一個下標(biāo)和接收一個外部的數(shù)組變量
def __init__(self, my_list):
self.list = my_list
self.index = 0
def __iter__(self):
pass
# 當(dāng)對象被迭代器返回后會自動尋找next方法,進(jìn)行迭代
def __next__(self):
if self.index < len(self.list):
data = self.list[self.index]
self.index += 1
return data
else:
raise StopIteration
if __name__ == "__main__":
mylist = MyList()
mylist.additer("張三")
mylist.additer("李四")
mylist.additer("王五")
for value in mylist:
print(value)實(shí)現(xiàn)一個斐波那契數(shù)列
class feibonaqi(object):
def __init__(self, num):
self.fei_list = []
self.num = num
self.a = 1
self.b = 1
self.fei_index = 0
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.fei_index < self.num:
data = self.a
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
self.fei_index += 1
return data
else:
raise StopIteration
if __name__ == '__main__':
fei = feibonaqi(5)
for i in fei:
print(i)什么是生成器(generator)
生成器是一個特殊的迭代器,使用了 yield 的函數(shù)被稱為生成器(generator)。
yield 是一個關(guān)鍵字,用于定義生成器函數(shù),生成器函數(shù)是一種特殊的函數(shù),可以在迭代過程中逐步產(chǎn)生值,而不是一次性返回所有結(jié)果。當(dāng)在生成器函數(shù)中使用 yield 語句時,函數(shù)的執(zhí)行將會暫停,并將 yield 后面的表達(dá)式作為當(dāng)前迭代的值返回。然后,每次調(diào)用生成器的 next() 方法或使用 for 循環(huán)進(jìn)行迭代時,函數(shù)會從上次暫停的地方繼續(xù)執(zhí)行,直到再次遇到 yield 語句。可以逐步產(chǎn)生值,而不需要一次性計算并返回所有結(jié)果。
調(diào)用一個生成器函數(shù),返回的是一個迭代器對象。
生成器對象可以使用send()方法進(jìn)行傳參。
生成器中也可以使用return,當(dāng)語句執(zhí)行到return語句之后,生成器會終止迭代,拋出停止迭代的異常。
創(chuàng)建生成器的兩種方式
使用推導(dǎo)式創(chuàng)建
result_list = (x * 2 for x in range(10))
print(result_list)
# 使用生成器生成一個偶數(shù)數(shù)列[0,2,4,6,8,10,12,14,16,18]
# 這邊使用next先取出第一個值,后面for循環(huán)遍歷出來的結(jié)果是從0后面開始的
value = next(result_list)
print(value)
for i in result_list:
print(i, end=" ")使用函數(shù)創(chuàng)建
def mygenerator():
num_list = [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
num_index = 0
while True:
if num_index < len(num_list):
yield num_list[num_index]
num_index += 1
if __name__ == '__main__':
mg = mygenerator()
value = next(mg)
print(value)
value = next(mg)
print(value)
value = next(mg)
print(value)使用generator實(shí)現(xiàn)斐波那契數(shù)列
def feibonaqi(num):
a = 1
b = 1
count_index = 0
while count_index < num:
data = a
a, b = b, a + b
count_index += 1
yield data
if __name__ == '__main__':
fei = feibonaqi(5)
# data=next(fei)
# print(data)
# data=next(fei)
# print(data)
# data=next(fei)
# print(data)
# data=next(fei)
# print(data)
# data=next(fei)
# print(data)
for value in fei:
print(value)什么是協(xié)程
協(xié)程(coroutine)又稱為微線程,是一種用戶態(tài)的輕量級線程。
使用yield可以實(shí)現(xiàn)協(xié)程,yield可以終止任務(wù)執(zhí)行,并記錄任務(wù)執(zhí)行的進(jìn)度。
協(xié)程可以實(shí)現(xiàn)一個線程執(zhí)行多個任務(wù)
協(xié)程的基本實(shí)現(xiàn)
import time
def work1():
while True:
print("正在執(zhí)行work1。。。。。。。。")
yield
time.sleep(0.5)
def work2():
while True:
print("正在執(zhí)行work2.....。。。。。。。。")
yield
if __name__ == '__main__':
w1 = work1()
w2 = work2()
while True:
next(w1)
next(w2)使用greenlet實(shí)現(xiàn)協(xié)程
"""greenlet是一個第三方庫可以提供自行調(diào)度的微線程,只需要告訴switch如何運(yùn)行即可
1、導(dǎo)入模塊
2、創(chuàng)建greenlet對象
3、使用switch實(shí)現(xiàn)線程的調(diào)度
"""
import time
from greenlet import greenlet
def work1():
while True:
print("正在執(zhí)行work1。。。。。。。。")
time.sleep(0.5)
g2.switch()
def work2():
while True:
print("正在執(zhí)行work2...............")
time.sleep(0.5)
g1.switch()
if __name__ == '__main__':
g1 = greenlet(work1)
g2 = greenlet(work2)
g1.switch()使用gevent實(shí)現(xiàn)協(xié)程
import time
import gevent
from gevent import monkey
monkey.patch_all()
"""gevent也是一個第三方庫,自動調(diào)度協(xié)程,自動識別程序中的耗時操作
使用步驟:
1、導(dǎo)入模塊
2、指派任務(wù)
g1=gevent.spawn(work1)
g2=gevent.spawn(work2)
3、join()讓主線程等待協(xié)程進(jìn)行結(jié)束后在退出
注意:gevent默認(rèn)不識別time.slepp(),識別的是gevent.sleep()
可以使用打補(bǔ)丁的方式解決,猴子模塊
from gevent import monkey
破解所有monkey.patch_all()
"""
def work1():
while True:
print("正在執(zhí)行work1。。。。。。。。")
time.sleep(0.5)
# gevent.sleep(0.5)
def work2():
while True:
print("正在執(zhí)行work2...........")
time.sleep(0.5)
# gevent.sleep(0.5)
if __name__ == '__main__':
g1 = gevent.spawn(work1)
g2 = gevent.spawn(work2)
g1.join()
g2.join()進(jìn)程、線程、協(xié)程的區(qū)別
進(jìn)程是資源分配的基本單位、線程是CPU調(diào)度的基本單位、協(xié)程是單線程中執(zhí)行多任務(wù)的方式
- 切換效率:協(xié)程>線程>進(jìn)程
- 高效率方式:進(jìn)程+協(xié)程
選擇問題
- 多進(jìn)程:密集CPU任務(wù),需要充分使用多核CPU資源(服務(wù)器,大量的并行計算)的時候,用多進(jìn)程
- 缺陷:多個進(jìn)程間通信成本高,切換開銷大
- 多線程:密集I/O任務(wù)(網(wǎng)絡(luò)I/O、磁盤I/O、數(shù)據(jù)庫I/O)使用多線程合適
- 缺陷:同一個時間切片只能運(yùn)行一個線程,不能做到高并行,但是可以做到高并發(fā)
- 協(xié)程:當(dāng)程序中存在大量不需要CPU的操作時(I/O),適用協(xié)程
- 缺陷:單線程執(zhí)行,處理密集CPU和本地磁盤IO的時候,性能較低。處理網(wǎng)絡(luò)I/O性能還是比較高的
使用協(xié)程下載網(wǎng)絡(luò)的圖片
"""
使用協(xié)程的方式將網(wǎng)路上的圖片下載到本地
核心方法:urllib.request.urlopen()打開網(wǎng)址并返回對應(yīng)的內(nèi)容(二進(jìn)制流)
"""
import urllib.request
import gevent
from gevent import monkey
monkey.patch_all()
def down_image(url_image, file_name):
# 異常處理
try:
# 打開網(wǎng)絡(luò)文件
request_data = urllib.request.urlopen(url_image)
# 打開本地文件
with open(file_name, "wb") as file:
# 循環(huán)讀取寫入文件
while True:
# 從網(wǎng)絡(luò)中讀取1024個字節(jié)的數(shù)據(jù)
file_data = request_data.read(1024)
# 判斷數(shù)據(jù)是否為空,不為空就寫入,為空就跳出循環(huán)
if file_data:
file.write(file_data)
else:
break
except Exception:
print("文件%s下載失敗" % file_name)
else:
print("文件%s下載完成" % file_name)
def main():
img_url1 = "https://img1.baidu.com/it/u=1849885514,1853800516&fm=253&fmt=auto&app=138&f=JPG?w=500&h=500"
img_url2 = "https://img2.baidu.com/it/u=4137380440,3737943568&fm=253&fmt=auto&app=120&f=JPEG?w=1280&h=800"
img_url3 = ("https://gimg2.baidu.com/image_search/src=http%3A%2F%2Fsafe-img.xhscdn.com%2Fbw1%2F4e3acf5c-a0fc-44a2"
"-99ff-94f69cae80b4%3FimageView2%2F2%2Fw%2F1080%2Fformat%2Fjpg&refer=http%3A%2F%2Fsafe-img.xhscdn.com"
"&app=2002&size=f9999,10000&q=a80&n=0&g=0n&fmt=auto?sec=1709038944&t=f8e32fd271bb9215553250f0deb5e23d")
# joinall()將傳入的線程,等待運(yùn)行完成在結(jié)束進(jìn)程
gevent.joinall([
gevent.spawn(down_image, img_url1, "img1"),
gevent.spawn(down_image, img_url2, "img2"),
gevent.spawn(down_image, img_url3, "img3")
])
if __name__ == '__main__':
main()總結(jié)
以上為個人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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