课堂练习-python 生成器并行

import time
def consumer(name):
    print("%s 准备吃包子啦!" %name)
    while True:
       baozi = yield

       print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name))

def producer(name,name1):
    c = consumer(name)
    c2 = consumer(name1)
    c.__next__()
    c2.__next__()
    print("老子开始准备做包子啦!")
    for i in range(10):
        time.sleep(1)
        print("做了2个包子!")
        c.send(i)
        c2.send(i)

producer(‘alex‘,‘bruce‘)
时间： 2024-10-20 10:47:43

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Python 生成器&迭代器

Python 生成器 带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator(生成器),用斐波那契数列: def fab(max):     n, a, b = 0, 0, 1     while n < max:         yield b         a, b = b, a + b         n = n + 1 执行: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 >>> for n in fab(5):     print n 1 1 2 3 5 简单地

对python生成器特性使用的好例子

1.对序列进行分组的函数(摘自web.py源码utils.py文件中) 1 def group(seq, size): 2 """ 3 Returns an iterator over a series of lists of length size from iterable. 4 5 >>> list(group([1,2,3,4], 2)) 6 [[1, 2], [3, 4]] 7 >>> list(group([1,2,3,4,5]

python生成器（笔记）

Python生成器有些难以用语言表达其概念,所以在这里用几段代码来解释~ 生成器:任何包含yield语句的函数称为生成器; 生成器是一种普通的函数语法定义的迭代器. def test2():     print 9     print 8     yield 7 test2() 上述代码什么都不返回,因为代码碰到了yield函数暂停(或冻结)了,这个暂停同时还影响了yield以上的两个print. def test2():     print 9     print 8     yield 7

Python生成器、迭代器、装饰器

Python迭代器 迭代器是访问集合内元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素都被访问一遍后结束. 迭代器不能回退,只能往前进行迭代.这并不是什么很大的缺点,因为人们几乎不需要在迭代途中进行回退操作. 常用的迭代方法有 .next()方法 for..in..方法 迭代器通俗的理解就是遍历集合内的所有元素 python生成器 这里先说简单的使用,然后再说自己创建生成器 range:生成一个list range(1,5)结果为:[1,2,3,4] xrange:生成一个x

4.Python 生成器yield

常用方法: next    获取下一个值 send    发送值到生成器 throw  发送异常到生成器 python生成器模拟线程并发:

生成器和生成器并行（协程）

import time#列表生成式 t=[i*2 for i in range(10)] print(t) print(t[8]) 生成器:只有在调用的时候生成相应的数据,一种算法. #只记住当前位置,只有一个_next_方法,取下一个值这个值就是当前值!.只能记住当前的!前面的数据不保存,后面的数据没生成.c=(i*2 for i in range(100000000))print(c) #斐波那契def fib(max):n,a,b=0,0,1while n<max:#print(b)yie

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