一文搞懂python可迭代对象,迭代器,生成器,协程

目录

• 设计模式：迭代
• python：可迭代对象和迭代器
• 为什么要有生成器？
• python的生成器实现
• 协程

设计模式：迭代

迭代是一种设计模式，解决有序便利序列的问题。通用的可迭代对象需要支持done和next方法。

伪代码如下：

while not iterator.done():  
    item = iterator.next()  
    .....

python：可迭代对象和迭代器

python的可迭代对象需要实现__iter__()方法，返回一个迭代器。for循环和顶级函数iter(obj)调用obj的__iter__()方法，返回一个迭代器。迭代器本身也是可迭代对象，所以也需要实现__iter__()方法，返回自身，同时也需要实现__next__()方法，获取下一个元素。

简单类示例：

class Iterable:
    def __init__(self,string):
        self.string = string
        
    def __iter__():
        return Iterator(self.string)
    
class Itrator:
    def __init__(self,string):
        self.string = string
        self.words = list(string)
        self.index = 0
        
    def __iter__(self):
        return self
        
    def __next__(self):
        if self.index == len(self.words):
            raise StopIteration  # 元素遍历完成抛出错误，for循环自动处理
        
        item = self.words[self.index]
        self.index += 1
        return item

为什么要有生成器？

生成器帮助迭代器省内存。在上面的例子可以看出，可迭代对象会一次性把所有元素生成并保存。但是有时候，我们只关注当前处理的元素。如果元素数量庞大，比如说在处理大量日志分析的时候，一次性把所有行加载到内存，导致内存浪费严重。所以才有了生成器。

python的生成器实现

yield关键字让python生成器实现超级方便。yield可看成是代码执行暂停，直到下一次next()方法调用，然后遇到下一个yield再次暂停。另外，yield xxx 表示回元素xxx。

def my_generator(stirng):
    for x in string:
        yield x

需要注意的是，虽然我们定义的是函数，但是实际上，python会自动将其转换成一个生成器对象，而不是一个普通的函数对象。

协程

协程程用是让我们可以往生成器发送数据。协程与生成器语法区别是: xx = yield xxx，即yield左边有赋值语句，send(a)方法会将a赋值给xx，协程对象返回xxx。协程的这个特征，被用于异步编程和并发编程，在程序遇到IO时自动暂停切换。

协程执行顺序：

• yield 出现和生成器暂停
• 在函数外执行send()方法，且激活了生成器
• 发生的值赋值给yiled语句左侧变量
• 生成器继续执行，直到遇到下一个yield语句。

到此这篇关于一文搞懂python可迭代对象,迭代器,生成器,协程的文章就介绍到这了,更多相关python协程内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！