标签:处理 next 数列 print 错误 nginx cep 函数调用 python生成器
列表生成式a=[0,1,2,3]
b=[]
for i in range(len(a)):
b.append(i+1)
a=b
print(a)
方法2:
a = [1,3,4,6,7,7,8]
for index,i in enumerate(a):
a[index] +=1
print(a)
方法3:
a=[0,1,2,3,4]
a=map(lambda x:x+1,a)
print(a)
for i in a:
print(i)
方法4:(列表生成式)
a=[i+1 for i in range(10)]
print(a)
看出了什么没有?没错,同样的功能,实现的代码越来越精简。
进入正题:生成器
通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受内存限制,列表的容量肯定有限。如果创建大量数据,结果只用到几条,那也是相当占用空间的。
所以列表元素按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断的推算出后续的元素呢?这样可以节约大量空间。在python中,这种一边循环一边计算的机制,成为生存器:generator。
创建生成器有很多种方法,最简单的方法就是把一个列表[]改成(),就创建了一个generator:
g=(i+1 for i in range(10))
print(g)
运行的结果就是根据算法生成的,只有在循环调用的时候,才会显示。
l=[x+1 for x in range(10)]
print(l)
列表会显示所有数据。而生成器generator需要通过循环或者next()函数调用才能算出来。
直到计算到最后一个元素,没有更多的元素时,会抛出异常StopIteration的错误。
下面可以用函数实现:比如,著名的斐波拉契数列(Fibonacci),除第一个和第二个数外,任意一个数都可由前两个数相加得到:
1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
def fib(max):
n ,a,b =0,0,1
while n <max:
print(b)
a,b=b,a+b
n=n+1
return "done"
print(fib(10))
而实现生成器的转换,只需要修改一步。将print(b),改成yield b即可
def fib(max):
n,a,b=0,0,1
while n<max:
# print(b)
yield b ##有yield存在时就不叫函数了,而叫生成器
a,b=b,a+b
n=n+1
return "done"
print(fib(10))
f=fib(10)
g=fib(6)
while True:
try:
x=next(g)
print("g",x)
except StopIteration as e: #异常起个名字叫 e
print("Generator return value:",e.value)
break
# print(f.__next__())
# print(f.__next__())
# print(f.__next__())
# print(f.__next__())
# print(f.__next__())
# print(f.__next__())
# print(f.__next__())
# print(f.__next__())
# print(f.__next__())
# print(f.__next__())
# print(f.__next__())
生成器并行运行
import time
def consumer(name):
print("%s eat!"%name)
while True:
baozi=yield #yield没有返回值空的
print("包子%s来了,被%s吃了"%(baozi,name))
# c=consumer("alex")
# c.__next__()
# b1="韭菜馅"
# b2="肉馅"
# c.send(b1) ##调用b1,同时给传值
# c.__next__()
#携程(nginx异步处理)
def producer(name):
c1=consumer("A")
c2=consumer("B")
c1.__next__()
c2.__next__()
print("准备包子!!!")
for i in range(10):
time.sleep(2)
print("做一个,两人分着吃!")
c1.send(i)
c2.send(i)
producer("alex")
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原文地址:http://blog.51cto.com/000011211684/2069212