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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
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)
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:
正确示范:
3).使用生成器完成多任务(并发)
4).gevent使用生成器
导入genvent库
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
创建多个gevent时不需一个一个添加join
以上就是本文的全部内容啦,详不详细呀!!!
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