今天在代码中遇到一个next方法（python代码），以前从没用过这个，于是简单了解了一下。
next就是iterator了，可以通过iterator来找东西，找到就停下了，如果给了默认值，没找到的话就用默认值。
generator这个东西是很有意思的，比如：
1
2
3
4
5
6
| def other_firstn(n):
num, nums = 0, []
while num < n:
nums.append(num)
num += 1
return nums
|
可以产生一个list，里面是按顺序的数字，有n个，结果类似于range(n)的返回值。
还有一个版本的firstn：
1
2
3
4
5
| def firstn(n):
num = 0
while num < n:
yield num
num += 1
|
这个看起来就很帅了，代码也简洁了很多，yield是十分神奇的表达式，产生了一个num，这里不太好想，不能按照正常的function来思考这个执行顺序了。
总之，如果产生100个数字，你可以一下子弄出100个来，或者你知道规则的话，你就弄出第一个来，然后用的时候按照规则，从第一个一直走下去，也产生了100个。最大的不同就是性能，后者必然速度更快了，前提是数量要足够多！写了一个简单的性能对比，主要是时间上的，内存上的不容易监控。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
| # /usr/bin/python
#! -*- coding: utf-8 -*-
import time
def firstn(n):
num = 0
while num < n:
yield num
num += 1
def other_firstn(n):
num, nums = 0, []
while num < n:
nums.append(num)
num += 1
return nums
def timer(func_wrap, func, *args, **kwards):
s = time.time()
r = func_wrap(func(*args, **kwards))
e = time.time()
print 'return: %s use %f ms[s: %s, e: %s]' % (r, (e - s), s, e)
def main():
timer(sum, firstn, 1000000)
timer(sum, other_firstn, 1000000)
if __name__ == "__main__":
main()
|
输出结果是：大约会慢1倍
1
2
3
| dawncold [21:49:11] ~=>$ python 1.py
return: 499999500000 use 0.137414 ms[s: 1363182552.38, e: 1363182552.52]
return: 499999500000 use 0.290716 ms[s: 1363182552.52, e: 1363182552.81]
|