一、迭代器Iterators

迭代器仅是一容器对象,它实现了迭代器协议。它有两个基本方法:

1)next方法
返回容器的下一个元素

2)__iter__方法
返回迭代器自身

迭代器可使用内建的iter方法创建,见例子:
复制代码 代码如下:
> i = iter('abc')
> i.next()
'a'
> i.next()
'b'
> i.next()
'c'
> i.next()
Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 1, in <string>
StopIteration:

class MyIterator(object):
  def __init__(self, step):
  self.step = step
  def next(self):
  """Returns the next element."""
  if self.step==0:
  raise StopIteration
  self.step-=1
  return self.step
  def __iter__(self):
  """Returns the iterator itself."""
  return self
for el in MyIterator(4):
  print el
--------------------

结果:
复制代码 代码如下:
3
2
1
0

二、生成器Generators

从Python2.2起,生成器提供了一种简洁的方式帮助返回列表元素的函数来完成简单和有效的代码。
它基于yield指令,允许停止函数并立即返回结果。

此函数保存其执行上下文,如果需要,可立即继续执行。

例如Fibonacci函数:
复制代码 代码如下:
def fibonacci():
  a,b=0,1
  while True:
  yield b
  a,b = b, a+b
fib=fibonacci()
print fib.next()
print fib.next()
print fib.next()
print [fib.next() for i in range(10)]
--------------------

结果:
复制代码 代码如下:
1
1
2
[3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233]

PEP Python Enhancement Proposal Python增强建议

tokenize模块
复制代码 代码如下:
> import tokenize
> reader = open('c:/temp/py1.py').next
> tokens=tokenize.generate_tokens(reader)
> tokens.next()
(1, 'class', (1, 0), (1, 5), 'class MyIterator(object):/n')
> tokens.next()
(1, 'MyIterator', (1, 6), (1, 16), 'class MyIterator(object):/n')
> tokens.next()
(51, '(', (1, 16), (1, 17), 'class MyIterator(object):/n')

例子:
复制代码 代码如下:
def power(values):
  for value in values:
  print 'powering %s' %value
  yield value
def adder(values):
  for value in values:
  print 'adding to %s' %value
  if value%2==0:
  yield value+3
  else:
  yield value+2
elements = [1,4,7,9,12,19]
res = adder(power(elements))
print res.next()
print res.next()
--------------------

结果:
复制代码 代码如下:
powering 1
adding to 1
3
powering 4
adding to 4
7

保持代码简单,而不是数据。
注意:宁可有大量简单的可迭代函数,也不要一个复杂的一次只计算出一个值的函数。

例子:
复制代码 代码如下:
def psychologist():
  print 'Please tell me your problems'
  while True:
  answer = (yield)
  if answer is not None:
  if answer.endswith('"Don't ask yourself too much questions")
  elif 'good' in answer:
  print "A that's good, go on"
  elif 'bad' in answer:
  print "Don't be so negative"
free = psychologist()
print free.next()
print free.send('I feel bad')
print free.send("Why I shouldn't ")
print free.send("ok then i should find what is good for me")
--------------------

结果:
复制代码 代码如下:
Please tell me your problems
None
Don't be so negative
None
Don't ask yourself too much questions
None
A that's good, go on
None

标签:
Python,迭代器,生成器

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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。