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這篇文章主要介紹了yield表達式怎么在Python中使用,此處通過實例代碼給大家介紹的非常詳細,對大家的學習或工作具有一定的參考價值,需要的朋友可以參考下:
Python是一種跨平臺的、具有解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言,其最初的設計是用于編寫自動化腳本,隨著版本的不斷更新和新功能的添加,常用于用于開發獨立的項目和大型項目。
python生成器
python中生成器是迭代器的一種,使用yield返回函數值。每次調用yield會暫停,而可以使用next()函數和send()函數可以恢復生成器。
這里可以參考Python函數式編程指南:對生成器全面講解
注意到yield是個表達式而不僅僅是個語句,所以可以使用x = yield r 這樣的語法。
這個知識點在協程中需要使用。協程的概念指的是在一個線程內,一個程序中斷去執行另一個程序,有點類似于CPU中斷。這樣減少了切換線程帶來的負擔,同時不需要多線程中的鎖機制,因為不存在同時寫的問題。
python使用生成器來實現協程,下面看一個python協程應用于生產者消費者問題的例子
def consumer(): r = 'yield' while True: #當下邊語句執行時,先執行yield r,然后consumer暫停,此時賦值運算還未進行 #等到producer調用send()時,send()的參數作為yield r表達式的值賦給等號左邊 n = yield r #yield表達式可以接收send()發出的參數 if not n: return print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n) r = '200 OK' def produce(c): c.send(None) n = 0 while n < 5: n = n + 1 print('[PRODUCER] Producing %s...' % n) r = c.send(n) #調用consumer生成器 print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r) c.close() c = consumer() produce(c)
注意到send需要先調用send(None),因為只有生成器是暫停狀態才可以接收send的參數。
為了理解send()恢復生成器的過程,我們可以再看一個例子:
def gen(): a = yield 1 print('yield a % s' % a) b = yield 2 print('yield b % s' % b) c = yield 3 print('yield c % s' % c) r = gen() x = next(r) print('next x %s' % x) y = r.send(10) print('next y %s' %y) z = next(r) print('next z %s' % z)
可以看到實際上y=r.send(10) 的參數10是賦給了a。整個運行過程即執行x=next(r) 之后,gen()執行了yield 1 然后暫停,沒有進行對a的賦值。但再調用y=r.send(10) 時賦值過程繼續,并把10賦給了a.
到此這篇關于yield表達式怎么在Python中使用的文章就介紹到這了,更多相關yield表達式怎么在Python中使用的內容請搜索億速云以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持億速云!
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