异步生成器：流处理界的“瑞士军刀”？⚙️ 各位观众，各位大佬，晚上好！我是你们的老朋友，人称“代码诗人”的程序猿小P。今天，咱们不聊那些高大上的架构，也不谈那些玄乎的概念，就来聊聊一个既实用又有趣的东东：异步生成器（Async Generators）。 可能有些朋友一听“异步”、“生成器”这些字眼，就觉得头大，感觉又是哪个实验室里跑出来的“黑科技”。别怕！今天小P就带你拨开云雾，用最通俗易懂的方式，让你明白异步生成器到底是个啥，以及它在流处理中是如何大显身手的。 一、啥是异步生成器？🤔 别慌，先来点开胃菜！ 要理解异步生成器，我们得先拆解一下，搞清楚“生成器”和“异步”分别是什么意思。 生成器（Generator）： 想象一下，你家楼下有个卖包子的，不是一次性把所有包子都做出来摆在摊上，而是你来了，他才现蒸一个。这就是生成器的概念！它不是一次性生成所有数据，而是按需生成，用多少，生成多少。这样做的好处显而易见：省内存啊！内存就像你的钱包，生成器就像细水长流，一次性生成所有数据就像挥金如土，谁更划算，不用我说吧？ 代码示例（Python）： def 包子生成器(数量): for i in …
生成器（Generators）与迭代器（Iterators）：惰性求值与自定义遍历
好的，各位观众老爷们，晚上好！欢迎来到今晚的“Python魔法秀”！我是你们的老朋友，人见人爱，花见花开，车见车爆胎的…（此处省略一万字自夸）…总之，我是你们最靠谱的Python导师！今天，我们要聊聊Python里两位“懒癌晚期”的超级英雄：生成器（Generators）和迭代器（Iterators）。 准备好了吗？让我们一起踏上这场关于惰性求值和自定义遍历的奇妙旅程吧！🚀 第一幕：迭代器，遍历的幕后英雄 首先，让我们认识一下迭代器（Iterators）。 想象一下，你面前有一箱子的巧克力，你想一个一个地品尝。迭代器就像是一位专业的“巧克力分配师”，他知道如何从箱子里取出下一个巧克力，并且在你需要的时候才给你。 什么是迭代器？ 简单来说，迭代器是一个对象，它实现了迭代器协议，这意味着它必须具有以下两个方法： __iter__(): 返回迭代器对象本身。 这就像告诉巧克力分配师：“开始吧，准备好分巧克力了！” __next__(): 返回序列中的下一个元素。如果没有更多元素，则引发 StopIteration 异常。 这就像你对巧克力分配师说：“给我下一块巧克力！”如果箱子里空了，分配师 …