PYTHON 迭代器、生成器、协程

1.迭代

什么是迭代？遍历取值的过程就是迭代

1.1 可迭代对象

可以被for循环遍历取值的对象就是可迭代对象。例如str,list,tuple,dict,set,range对象等
在自定义可迭代对象时，如果实现魔法方法iter，并且需要返回一个值，那么该对象就是可迭代对象

1.2 迭代器

迭代器就是同时有iter函数和next函数的类对象
小结:
    迭代: 一般来说就是使用for循环，遍历取值的过程
    迭代对象: 可以被for循环遍历取值的实例对象，或者类里面提供了iter函数的实例对象
    迭代器对象: 类里面提供了iter和next函数的实例对象
    可迭代对象的本质: 通过迭代器把数据依次迭代出来
    迭代器的作用: 记录迭代的位置，以便获取下一个位置的数据
    iter: 调用可迭代对象的iter函数，获取可迭代对象的迭代器
    next: 调用可迭代对象的next函数，获取可迭代对象的下一个值
    for循环的本质:
        遍历可迭代对象，通过可迭代对象的iter函数获取迭代器，然后通过迭代器的next函数获取
迭代器的下一个值
        遍历迭代器，直接通过迭代器的next函数，获取迭代器中的下一个值
for循环内部接收并处理StopIteration异常

1.3 例子

from collections import Iterable,Iterator
class CustomerIterater(object):
    """
    可迭代对象
    """
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 使用列表来存储可迭代对象的数据
        self.alist = []
    def append_item(self,item):
        # 添加数据
        self.alist.append(item)
    def __iter__(self):
        # 创建迭代器对象
        customer_iterator = CustomerIterator(self.alist)
        result = isinstance(customer_iterator,Iterator)
        print('customer_iterator是不是迭代器: ',result)
        # 在可迭代对象中返回迭代器对象
        return customer_iterator
class CustomerIterator(object):
    def __init__(self,alist):
         self.alist = alist
         # 下标
         self.index = 0
     def __iter__(self):
         # 返回本身
         return self
     def __next__(self):
         # 通过__next__来逐一从列表中取值
         if self.index < len(self.alist):
             result = self.alist[self.index]
             self.index += 1
             return result
         # 如果值已经取完，则抛出异常，但该异常在for循环中会自动处理
         raise StopIteration
def main():
    ci = CustomerIterater()
    ci.append_item('a')
    ci.append_item('b')
    ci.append_item('c')
    for _ in ci:
        print(_)
if __name__ == '__main__':
    main()

2.生成器

什么是生成器？生成器是一类特殊的迭代器，既可以通过for循环遍历取值，或者通过next()取值

2.1 生成器的创建

2.1.1 推导式

generator = (i * 2 for i in range(10))

2.1.2 yield关键字

def func(): yield

2.1.3 yield 与 return

yield会暂停函数的执行，返回当前数据，执行next方法，函数会从暂停的位置继续向下执行
return会打断函数的执行，返回结果，再次运行函数时，会重新开始
yield相同条件下多次执行可以返回一组有关联的数据
return在相同条件下执行只会返回一个相同的数据
yield和return一起使用只有在python3中才支持，并且执行到return时会抛出StopIteration异常
生成器除了使用next()启动外，send()也行，但在第一次使用时需要传入None参数，否则报错

3.协程

什么是协程？协程又叫微线程，用户级线程，是python实现多任务的方式之一。
特点：在不需要开辟线程的基础上，完成多任务
简单定义协程：如果一个函数中有yield，那么这个函数就是协程（跟生成器一样）

3.1 例子:

def func():
    for _ in range(5):
        value = yield _
        print('value =', value)
        
    f = func()
    f.send(None)
    for _ in range(10,14):
        print('for =',_)
        print('next =',f.send(_))

3.2 协程框架: greenlet 和 gevent

greenlet: 封装的是yield，能让程序员可以很直观的查看协程的切换
gevent: 封装的是greenlet，可以根据耗时操作自动完成协程之间的切换
笔记可查看: http://moonmonsters.pythonanywhere.com/blog/66
http://moonmonsters.pythonanywhere.com/blog/67