原创作品,转载请注明出处:点我 上一篇文章Python高级编程之生成器(Generator)与coroutine(一):Generator中,我们介绍了什么是Generator,以及写了几个使用Generator Function的示例,这一小节,我们会介绍Python的coroutine,以及会有一个小例子,再接下来的文章中会以代码的形式一步步介绍coroutine的高级用法. coroutine(协程) 什么是coroutine?coroutine跟Generator有什么区别?下面先看一段…

转载请注明出处:点我 这是一系列的文章,会从基础开始一步步的介绍Python中的Generator以及coroutine(协程)(主要是介绍coroutine),并且详细的讲述了Python中coroutine的各种高级用法,最后会用coroutine实现一个简单的多任务的操作系统. 其实也是看完这篇文章的学习笔记吧!O(∩_∩)O 生成器(Generator) 什么是生成器?在Python中,生成器(Generator)是一个带有yield关键字的函数 def gene(): a = 1 pr…

啊,终于要把这一个系列写完整了,好高兴啊 在前面的三篇文章中介绍了Python的Python的Generator和coroutine(协程)相关的编程技术,接下来这篇文章会用Python的coroutine技术实现一个简单的多任务的操作系统 代码如下,可看注释 #-*-coding:utf-8 -*- ''' 用Python和coroutine实现一个简单的多任务系统 ''' # ##Step 1:Define Tasks################################### i…

原创作品,转载请注明出处:点我 在前两篇文章中,我们介绍了什么是Generator和coroutine,在这一篇文章中,我们会介绍coroutine在模拟pipeline(管道 )和控制Dataflow(数据流)方面的运用. coroutine可以用来模拟pipeline行为.通过把多个coroutine串联在一起来实现pipe,在这个管道中,数据是通过send()函数在各个coroutine之间传递的: 但是这些在pipe中传递的数据哪里来的呢?这就需要一个数据源,或者说producer.这个…

Python并发编程04 /多线程.生产消费者模型.线程进程对比.线程的方法.线程join.守护线程.线程互斥锁 目录 Python并发编程04 /多线程.生产消费者模型.线程进程对比.线程的方法.线程join.守护线程.线程互斥锁 1. 生产消费者模型 2. 线程的理论知识 3. 开启线程的两种方式 4. 线程.进程对比代码验证 5. 线程的其他方法 6. 线程join 7. 守护线程 8. 线程互斥锁 1. 生产消费者模型 定义:编程思想,模型,设计模式,理论等等,都是一种编程的方法,遇到类…

Python网络编程04 /recv工作原理.展示收发问题.粘包现象 目录 Python网络编程04 /recv工作原理.展示收发问题.粘包现象 1. recv工作原理 2. 展示收发问题示例 发多次收一次 发一次收多次 3. 粘包现象 粘包现象概述: 粘包第一种: 粘包第二种: 3. 解决粘包现象 4. low版解决粘包现象 server服务端 client客户端 5. 高级版解决粘包方式(自定制报头) 解决思路 server服务端 client客户端 总结: 1. recv工作原理 源码解释…

1 生成器定义 在Python中,一边循环一边计算的机制,称之为生成器(generator). 生成器是一个迭代器. 含有yield语句的函数是生成器函数,该函数被调用时返回一个生成器对象(yield译为产生或生成). 生成器拥有next方法并且行为与迭代器完全相同,这意味着生成器也可以用于Python的for循环中. 另外,对于生成器的特殊语法支持使得编写一个生成器比自定义一个常规的迭代器要简单不少,所以生成器也是最常用到的特性之一. 简而言之: yield用于def函数中,目的是将此函数作为…

生成器 1. 什么是生成器 大家知道通过列表生成式(不知道的可自行百度一下),我们可以直接创建一个列表,但是,受内存限制,列表内容肯定是有限的.比如我们要创建一个包含100万个元素的列表,这100万个元素会占用很大的内存空间,而且如果我们仅仅需要访问前面几个元素的话,那后面绝大多数的元素占用的空间就都白白浪费了.设想一下如果列表中的元素能够在循环使用的过程中推算出来,即用一个推算一个,这样是不是就不用一次性生成全部元素从而大大节省了内存空间呢.在python中这种一边循环一边计算的机制称为生成器…

如果按这种形式写  type(a)(b) 那此处的b是个可迭代对象,这个对象迭代完成后,再放到type里    from pymysql._compat import range_type, text_type, PY2 def _ensure_bytes(x, encoding=None): if isinstance(x, text_type): x = x.encode() #将str转化成byte elif isinstance(x, (tuple, list)): # x = (_en…

在前面的学习过程中,我们知道,迭代器有两个好处: 一是不依赖索引的统一的迭代方法 二是惰性计算,节省内存 但是迭代器也有自己的显著的缺点,那就是 不如按照索引取值方便 一次性,只能向后取值,不能向前取值 所以我们还需要学习另外一种对象,那已经生成器 1.什么是生成器 如果一个函数体内部包含yield关键字,该函数就是生成器函数,执行该函数就得到一个生成器对象 2.得到生成器 先来看下面的代码 def foo(): print("first...") yield print("…