基於Python中的yield表示式介紹
阿新 • • 發佈:2020-01-09
python生成器
python中生成器是迭代器的一種,使用yield返回函式值。每次呼叫yield會暫停,而可以使用next()函式和send()函式可以恢復生成器。
這裡可以參考Python函數語言程式設計指南:對生成器全面講解
注意到yield是個表示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執行緒內,一個程式中斷去執行另一個程式,有點類似於CPU中斷。這樣減少了切換執行緒帶來的負擔,同時不需要多執行緒中的鎖機制,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協程應用於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,然後consumer暫停,此時賦值運算還未進行 #等到producer呼叫send()時,send()的引數作為yield r表示式的值賦給等號左邊 n = yield r #yield表示式可以接收send()發出的引數 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) #呼叫consumer生成器 print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r) c.close() c = consumer() produce(c)
注意到send需要先呼叫send(None),因為只有生成器是暫停狀態才可以接收send的引數。
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) 的引數10是賦給了a。整個執行過程即執行x=next(r) 之後,gen()執行了yield 1 然後暫停,沒有進行對a的賦值。但再呼叫y=r.send(10) 時賦值過程繼續,並把10賦給了a.
以上這篇基於Python中的yield表示式介紹就是小編分享給大家的全部內容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支援我們。