详细示例讲解:python 协程中的迭代器,生成器原理及应用

详细示例讲解:python 协程中的迭代器,生成器原理及应用前言:今天为大家带来的内容是:python 协程中的迭代器,生成器原理及应用,结合具体实例形式详细分析了Python协程中的迭代器,生成器概念、

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前言:

今天为大家带来的内容是:python 协程中的迭代器,生成器原理及应用,结合具体实例形式详细分析了Python协程中的迭代器,生成器概念、原理及应用操作技巧,需要的朋友可以参考下。要是喜欢本文内容的记得点赞关注收藏转发不迷路哦!!!

本文实例讲述了python 协程中的迭代器,生成器原理及应用。分享给大家供大家参考,具体如下:

1.迭代器理解

迭代器:

  • 迭代器是访问可迭代对象的工具
  • 迭代器是指用iter(obj)函数返回的对象(实例)
  • 迭代器是指用next(it)函数获取可迭代对象的数据

迭代器函数(iter和next)

  • iter(iterable)从可迭代对象中返回一个迭代器,iterable必须是能提供一个迭代器的对象
  • next(iterator) 从迭代器iterator中获取下一了记录,如果无法获取下一条记录,则触发stoptrerator异常

说明:

1.迭代器只能往前取值,不会后退

2.用iter函数可以返回一个可迭代对象的迭代器

2.迭代器的应用

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3.生成器的理解

生成器(generator)

  • 是构造新的可迭代对象的一种简单方式。一般的函数return只会返回单个值,而生成器并不是直接将可迭代值直接放入内存中,而是以延迟的方式返回一个值序列,即每返回一个值之后暂停,直到下一个值被请求时再继续,可有效节省内存占用。
  • 要构建一个生成器,则需要用到关键字yield,yield的作用与函数的返回值return有些类似,通过在函数中将return替换成yield就是把函数变成生成器,带有
  • yield 的函数不再是普通函数,python
  • 解释器会将函数对象视为生成器对象,并且该生成器返回的是yield表达式生成的可迭代值序列,可通过for循环等方法依次读取生成器返回的可迭代值序列
  • 生成器生成的可迭代值只可以被读取一次,每一次迭代都是按生成器代码流程遇见yield表达式就返回值并记录位置后中止留待下一次迭代,下一次迭代时执行代码的起始位置是从上一次记录位置开始,直至整个生成器代码运行结束。

4.生成器的应用

1)

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2)通过send启动生成器

send一般不会放到第一次启动生成器,如果非要这么做,那么传递None

错误示范:

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正确示范:

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3).使用生成器完成多任务(并发)

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4).gevent使用生成器

导入genvent库

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修改time.sleep()成gevent.sleep()的简单方法:(打补丁)

只需要导入monkey,写一句代码monkey.patch_all()

,运行时就会自动替换

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创建多个gevent时不需一个一个添加join

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以上就是本文的全部内容啦,详不详细呀!!!

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