01.生成器

1.1 什么是生成器?(What)

  • 生成器就是一个特殊的迭代器
  • 一个有yield关键字的函数就是一个生成器
    • 生成器是这样一个函数，它记住上一次返回时在函数体中的位置。
    • 对生成器函数的第二次（或第 n 次）调用跳转至该函数中间，而上次调用的所有局部变量都保持不变。
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def test():
    yield 1
    print('aaaa')
    yield 2
    print('bbb')

r1 = test()

r1.__next__()
r1.__next__()

1.2 生成器哪些场景应用？（Where）

  • 生成器是一个概念，我们平常写代码可能用的并不多，但是python源码大量使用

  • 比如我们tornado框架就是基于 生成器+协程

  • 在我们代码中使用举例

  • 比如我们要生成一百万个数据，如果用生成器非常节省空间，用列表浪费大量空间

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import time
t1 = time.time()
g = (i for i in range(100000000))
t2 = time.time()
lst = [i for i in range(100000000)]
t3 = time.time()
print('生成器时间：',t2 - t1)  # 生成器时间： 0.0
print('列表时间：',t3 - t2)    # 列表时间： 5.821957349777222

1.3 为什么使用生成器

  • 节省空间
  • 高效

02.迭代器

2.1 什么是迭代器(W)

  • 迭代器是访问集合内元素的一种方法
    • 总是从集合内第一个元素访问，直到所有元素都被访问过结束，当调用 __next__而元素返回会引发一个，StopIteration异常
  • 有两个方法：_iter_ _next_
    • _iter_ : 返回迭代器自身
    • _next_: 返回下一个元素

__END__