标签：else 例子 并发 time style items 结束 调用函数 合数
迭代器
凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；
凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；可以用next（）方法持续调用，直到报错。
集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不能用next（）方法，不过可以通过iter()函数(调用__iter__()方法)获得一个Iterator对象。
Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的 比如：for循环一个列表（1.将列表变为terator 2.持续调用next（），最后补获异常）
a = ‘abc‘ print(type(a)) #<class ‘str‘> 不具有next（） a = iter(a) print(type(a)) #<class ‘str‘> 具有next（）
三元表达式
x = int(input(‘输入‘)) print(1) if x>5 else print(0) #输入x进行判断,大于5输出1,反之,输出0
列表解析式
a = [i for i in range(10)] #生成0到10的列表,还可以在后面加条件判断 a = [i for i in range(10) if i >5]
也可以传入2个元素 dict1 = {‘a‘:1,‘b‘:1,‘c‘:1,‘d‘:1,} a1 = [(v,m) for v,m in dict1.items()] print(a1) for v,m in dict1.items(): print(v,m)
生成器:列表生成器,函数式生成器
列表解析式变为列表生成器,将[]改为().列表解析式在内存中保存的是列表,生成器保存的是算法(更节省内存)
a = ( i for i in range(10) if i >5) print(a) #生成器的特点1: 生成器只能迭代一次,迭代完了就没了. for i in a: #特点2:状态挂起 当上一次计算完之后,保留状态,下一次计算从上一次计算之后开始 print(i) print(a.__next__())
函数生成器 可以用next()调用 python语法规定:函数内有yield关键字,该函数就为函数式生成器
def _print(): yield 1 # yield,函数调用运行遇到yield停止,将yield的值返还给函数(类似与return) yield 2 #当继续调用函数的next()时,函数从上一次的yield开始,到下一次的yield结束 yield 3 a = _print() print(type(a),a.__next__()) #<class ‘generator‘> 1
可以用for循环调用yield
def _num2(): for i in range(5): yield ‘当前数字是%s‘%str(i) a1 = _num2() #a1为<class ‘generator‘>类 print(a.__next__()) print(a.__next__()) a2 = _num2() for i in a2: #使用for循环,迭代函数生成器 print(i)
seed(value):
def _num2(): for i in range(5): _send = yield ‘当前数字是%s‘%str(i) print(_send) a1 = _num2() print(a1.__next__()) print(a1.send(None)) #send()方法相当于操作了一次__next__,不同的是将send(value)中的value传给了上一次yield的赋值(该例子中的_send) print(a1.send(‘10‘)) #当seed前没有运行过__next__,seed(value)中的value必须为None,否者会报错
模拟单线程的并发:并发(几个程序同时运行)
模拟买卖烤饼
def buy(name): while True: time.sleep(0.5) baozi = yield print(‘%s买烤饼%s‘%(name,baozi)) def product(num,*args): for j in args: j_buy = buy(j) j_buy.__next__() for i in range(1,num+1): j_buy.send(‘第%s只‘%i) product(5,‘jiang‘,‘xiao‘,‘long‘)
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原文地址：https://www.cnblogs.com/jiangxiaolong-1996/p/9270491.html
