多任务-协程之迭代器

1.什么是协程？

协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。协程的概念很早就提出来了，但直到最近几年才在某些语言（如Lua）中得到广泛应用。子程序，或者称为函数，在所有语言中都是层级调用，比如A调用B，B在执行过程中又调用了C，C执行完毕返回，B执行完毕返回，最后是A执行完毕。所以子程序调用是通过栈实现的，一个线程就是执行一个子程序。子程序调用总是一个入口，一次返回，调用顺序是明确的。而协程的调用和子程序不同。协程看上去也是子程序，但执行过程中，在子程序内部可中断，然后转而执行别的子程序，在适当的时候再返回来接着执行。

总的来说，协程是一种轻量级的执行方式

2.协程的好处，优点

（1）协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换，而是由程序自身控制，因此，没有线程切换的开销，和多线程比，线程数量越多，协程的性能优势就越明显。

（2）不需要多线程的锁机制，因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在协程中控制共享资源不加锁，只需要判断状态就好了，所以执行效率比多线程高很多。

3.面对多核CPU，如何利用起来呢？

那就是多进程+协程，这样就可以高效的利用多核CPU了

4.什么是迭代？

迭代是访问集合元素的一种方式，我们已经知道可以对list、tuple、str等类型的数据使用for...in...的循环语法从其中依次拿到数据进行使用，我们把这样的过程称为遍历，也叫迭代。

5.可迭代对象

可以利用for循环遍历然后从头到尾一一取出的对象，称为可迭代对象。然而，并不是所有的容器都可以作为可迭代对象。

6.什么是迭代器？

迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。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。

7.如何判断对象是否可迭代？

可以使用 isinstance() 判断一个对象是否是 Iterable 对象

In [50]: from collections import Iterable

In [51]: isinstance([], Iterable)
Out[51]: True

In [52]: isinstance({}, Iterable)
Out[52]: True

In [53]: isinstance('abc', Iterable)
Out[53]: True

In [54]: isinstance(mylist, Iterable)
Out[54]: False

In [55]: isinstance(100, Iterable)
Out[55]: False

8.可迭代对象的本质是什么？

接触到了可迭代对象，不免会有这么一个疑问，为什么同样是容器，有的容器支持迭代，有的却不支持迭代呢？这中间是否存在一种运行机制？

首先，对可迭代对象进行一次剖析。举个例子

列表[ ] ，是一种可迭代对象，使用for循环遍历列表时，可以从头到尾进行迭代，只有当列表中的所有数据都被迭代完成时，才会被停下。其实，在每一次迭代中，都有一种神秘的介质在帮助迭代，帮助返回下一条数据，在这里，称这种介质为迭代器(Iterator)

可迭代对象的本质也就是提供这样的一种介质，能够提供然后帮助进行遍历使用，就是可迭代对象。不能够提供，就不是可迭代对象。

9.可迭代对象如何支持迭代?

可迭代对象通过__iter__方法向我们提供一个迭代器，我们在迭代一个可迭代对象的时候，实际上就是先获取该对象提供的一个迭代器，然后通过这个迭代器来依次获取对象中的每一个数据。那么也就是说，一个具备了__iter__方法的对象，就是一个可迭代对象。

10.iter()函数、next()函数

list、tuple等都是可迭代对象，我们可以通过iter()函数获取这些可迭代对象的迭代器。然后我们可以对获取到的迭代器不断使用next()函数来获取下一条数据。iter()函数实际上就是调用了可迭代对象的__iter__方法。

注意，当我们已经迭代完最后一个数据之后，再次调用next()函数会抛出StopIteration的异常，来告诉我们所有数据都已迭代完成，不用再执行next()函数了。

11.迭代器Iterator

迭代器是用来帮助我们记录每次迭代访问到的位置，当我们对迭代器使用next()函数的时候，迭代器会向我们返回它所记录位置的下一个位置的数据。实际上，在使用next()函数的时候，调用的就是迭代器对象的__next__方法（Python3中是对象的__next__方法，Python2中是对象的next()方法）。所以，我们要想构造一个迭代器，就要实现它的__next__方法。但这还不够，python要求迭代器本身也是可迭代的，所以我们还要为迭代器实现__iter__方法，而__iter__方法要返回一个迭代器，迭代器自身正是一个迭代器，所以迭代器的__iter__方法返回自身即可。