迭代器&生成器
本节大纲
- 迭代器&生成器
- 装饰器
- 基本装饰器
- 多参数装饰器
- 递归
- 算法基础:二分查找、二维数组转换
- 正则表达式
- 常用模块学习
- 作业:计算器开发
- 实现加减乘除及拓号优先级解析
- 用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式后,必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式,运算后得出结果,结果必须与真实的计算器所得出的结果一致
迭代器&生成器
迭代器
迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退。另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件
特点:
- 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容
- 不能随机访问集合中的某个值 ,只能从头到尾依次访问
- 访问到一半时不能往回退
- 便于循环比较大的数据集合,节省内存
生成一个迭代器:
>>> a = iter([1,2,3,4,5]) >>> a <list_iterator object at 0x101402630> >>> a.__next__() >>> a.__next__() >>> a.__next__() >>> a.__next__() >>> a.__next__() >>> a.__next__() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration
生成器generator
定义:一个函数调用时返回一个迭代器,那这个函数就叫做生成器(generator),如果函数中包含yield语法,那这个函数就会变成生成器
代码:
def cash_out(amount): while amount >0: amount -= 1 yield 1<br> print("擦,又来取钱了。。。败家子!") ATM = cash_out(5) print("取到钱 %s 万" % ATM.__next__()) print("花掉花掉!") print("取到钱 %s 万" % ATM.__next__()) print("取到钱 %s 万" % ATM.__next__()) print("花掉花掉!") print("取到钱 %s 万" % ATM.__next__()) print("取到钱 %s 万" % ATM.__next__()) print("取到钱 %s 万" % ATM.__next__()) #到这时钱就取没了,再取就报错了 print("取到钱 %s 万" % ATM.__next__())
作用:
这个yield的主要效果呢,就是可以使函数中断,并保存中断状态,中断后,代码可以继续往下执行,过一段时间还可以再重新调用这个函数,从上次yield的下一句开始执行。
另外,还可通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果
import time def consumer(name): print("%s 准备吃包子啦!" %name) while True: baozi = yield print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name)) def producer(name): c = consumer('A') c2 = consumer('B') c.__next__() c2.__next__() print("老子开始准备做包子啦!") for i in range(10): time.sleep(1) print("做了2个包子!") c.send(i) c2.send(i) producer("alex")