https://blog.csdn.net/lftaoyuan/article/details/78915518 python2和python3是不兼容的,通篇环境都是python3.6 简单的yield实例 以前只是粗略的知道yield可以用来为一个函数返回值塞数据,比如下面的例子: def addlist(alist): for i in alist: yield i + 1 取出alist的每一项,然后把i + 1塞进去.然后通过调用取出每一项: alist = [1, 2, 3, 4]…

python源代码中经常会有使用yield,带有yield的函数是generator(生成器),它返回是一个迭代值,下面我们分析yield是什么原理,有什么好处? 首先,我们写一个简单的斐波那契数列前n项值得方法: def fab(max): n,a,b=,, while n<max: print b a,b=b,a+b n=n+ fab() input() 函数输出1 1 2 3 5 没有问题,但是该方法没有返回值,复用性太差了,我们希望得到有返回结果的方法. 修改如下: def fab(ma…

send方法和next方法唯一的区别是在执行send方法会首先把上一次挂起的yield语句的返回值通过参数设定,从而实现与生成器方法的交互. 但是需要注意,在一个生成器对象没有执行next方法之前,由于没有yield语句被挂起,所以执行send方法会报错. 因为当send方法的参数为None时,它与next方法完全等价.但是注意,虽然这样的代码可以接受,但是不规范.所以,在调用send方法之前,还是先调用一次next方法为好. python特性(八):生成器对象的send方法 - CSDN博客…

阅读别人的python源码时碰到了这个yield这个关键字,各种搜索终于搞懂了,在此做一下总结: 通常的for…in…循环中,in后面是一个数组,这个数组就是一个可迭代对象,类似的还有链表,字符串,文件.它可以是mylist = [1, 2, 3],也可以是mylist = [x*x for x in range(3)]. 它的缺陷是所有数据都在内存中,如果有海量数据的话将会非常耗内存. 生成器是可以迭代的,但只可以读取它一次.因为用的时候才生成.比如 mygenerator = (x*x fo…

本篇记录自己的笔记Python的generator functions和yield理解表达式. 1. Generator Functions Python支持的generator functions语法同意我们定义一个行为与iterator类似的函数,它能够被用在须要循环调用的场合. 与普通函数相比,generator functions仅仅是在函数定义中多了1个yield表达式.除此之外,没有其他特别之处.        当generator函数被创建时.python解释器会自己主动为它实现i…

1.通常的for...in...循环中,in后面是一个数组,这个数组就是一个可迭代对象,类似的还有链表,字符串,文件.它可以是mylist = [1, 2, 3],也可以是mylist = [x*x for x in range(3)].它的缺陷是所有数据都在内存中,如果有海量数据的话将会非常耗内存. 2.生成器是可以迭代的,但只可以读取它一次.因为用的时候才生成.比如 mygenerator = (x*x for x in range(3)),注意这里用到了(),它就不是数组,而上面的例子是[…

想必大家都看过这样的代码: 上面的这段代码会计算0-9的平方并打印出来. 那么问题来了,这段代码和我们要说的东西有什么区别呢? 这里的关键字,yield,我在前面的文章里已经发过了.那么yield是什么呢?要理解yield,还得从容器说起. 容器(container) 象列表(list),集合(set),元组(tuple)--又叫序列,字典(dict)都是容器.简单的说,容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构,可以逐个迭代获取其中的元素.容器可以用in来判断容器中是否包含某个元素,如: 大多数…

Python yield与实现  yield的功能类似于return,但是不同之处在于它返回的是生成器. 生成器 生成器是通过一个或多个yield表达式构成的函数,每一个生成器都是一个迭代器(但是迭代器不一定是生成器). 如果一个函数包含yield关键字,这个函数就会变为一个生成器. 生成器并不会一次返回所有结果,而是每次遇到yield关键字后返回相应结果,并保留函数当前的运行状态,等待下一次的调用. 由于生成器也是一个迭代器,那么它就应该支持next方法来获取下一个值. 基本操作 # 通过`…

http://python.jobbole.com/88291/ 前言 很多朋友对异步编程都处于"听说很强大"的认知状态.鲜有在生产项目中使用它.而使用它的同学,则大多数都停留在知道如何使用 Tornado.Twisted.Gevent 这类异步框架上,出现各种古怪的问题难以解决.而且使用了异步框架的部分同学,由于用法不对,感觉它并没牛逼到哪里去,所以很多同学做 Web 后端服务时还是采用 Flask.Django等传统的非异步框架. 从上两届 PyCon 技术大会看来,异步编程已经成…

本文代码整理自:深入理解Python异步编程(上) 参考:A Web Crawler With asyncio Coroutines 一.同步阻塞方式 import socket def blocking_way(): sock = socket.socket() # blocking sock.connect(('example.com', 80)) request = 'GET / HTTP/1.0\r\nHost: example.com\r\n\r\n' sock.send(reques…