一 生成器 从Python2.2起,生成器提供了一种简洁的方式帮助返回列表元素的函数来完成简单和有效的代码. 它基于yield指令,允许停止函数并立即返回结果.此函数保存其执行上下文,如果需要,可立即继续执行. 1.对比range 和 xrange 的区别 >>> print range(10) [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> print xrange(10) xrange(10) 如上代码所示,range会在内存中创建所有指定的数

把应用程序的代码分为多个代码块,正常情况代码自上而下顺序执行.如果代码块A运行过程中,能够切换执行代码块B,又能够从代码块B再切换回去继续执行代码块A,这就实现了协程 我们知道线程的调度(线程上下文切换)是由操作系统决定的,当一个线程启动后,什么时候占用CPU.什么时候让出CPU,程序员都无法干涉.假设现在启动4个线程,CPU线程时间片为 5 毫秒,也就是说,每个线程每隔5ms就让出CPU,让其他线程抢占CPU.可想而知,等4个线程运行结束,要进行多少次切换? 如果我们能够自行调度自己写的程序,

Python中生成器和yield语句的用法详解 在开始课程之前,我要求学生们填写一份调查表,这个调查表反映了它们对Python中一些概念的理解情况.一些话题("if/else控制流" 或者 "定义和使用函数")对于大多数学生是没有问题的.但是有一些话题,大多数学生只有很少,或者完全没有任何接触,尤其是"生成器和yield关键字".我猜这对大多数新手Python程序员也是如此. 有事实表明,在我花了大功夫后,有些人仍然不能理解生成器和yield关键

前几天刚开始看 Python ,后因为项目突然到来,导致Python的学习搁置了几天.然后今天看回Python 发现 Yield 这个忽然想不起是干嘛用的了(所以,好记性不如烂笔头.).然后只能 花点时间 回顾一下 廖雪峰老师 Python前面的课程内容了 并对廖老师的课程内容做了以下总结: 迭代器(iter):迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器的对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问结束.迭代器只能往前不会退后. 不过也没什么,因为很少在迭代过程中往后退.另外迭代器一大优点是

相信很多人对xrange和yield都不是很清楚,网上很多文章也是写的云里雾里的,今天我用最简单的例子给大家说下. 说起xrange的时候就一定要提range,其实xrange 用法与 range 完全相同,所不同的是生成的不是一个list对象,而是一个生成器. >>> xrange(5) xrange(5) >>> list(xrange(5)) [0, 1, 2, 3, 4] >>> xrange(1,5) xrange(1, 5) >>

协程,英文名Coroutine.前面介绍Python的多线程,以及用多线程实现并发(参见这篇文章[浅析Python多线程]),今天介绍的协程也是常用的并发手段.本篇主要内容包含:协程的基本概念.协程库的实现原理以及Python中常见的协程库. 1 协程的基本概念 我们知道线程的调度(线程上下文切换)是由操作系统决定的,当一个线程启动后,什么时候占用CPU.什么时候让出CPU,程序员都无法干涉.假设现在启动4个线程,CPU线程时间片为 5 毫秒,也就是说,每个线程每隔5ms就让出CPU,让其他线程

Python中的协程大概经历了如下三个阶段:1. 最初的生成器变形yield/send2. 引入@asyncio.coroutine和yield from3. 在最近的Python3.5版本中引入async/await关键字一.生成器变形yield/send 普通函数中如果出现了yield关键字,那么该函数就不再是普通函数,而是一个生成器. def mygen(alist):    while len(alist) > 0:        c = randint(0, len(alist)-1)

生成器(yield)作为协程 yield实际上是生成器,在python 2.5中,为生成器增加了.send(value)方法.这样调用者可以使用send方法对生成器发送数据,发送的数据在生成器中会赋值给yield左侧的变量(如果有的话),可以生成器可以作为协程使用. 下面是一个使用生成器实现的,求平均值的函数 def averager1(): """ 使用yield接收数值,并求平均值 :return: """ count = 0 total =

可能听说过,带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator(生成器),何谓 generator ?我们先抛开 generator,以一个常见的编程题目来展示 yield 的概念. 如何生成斐波那契數列 斐波那契(Fibonacci)數列是一个非常简单的递归数列,除第一个和第二个数外,任意一个数都可由前两个数相加得到.用计算机程序输出斐波那契數列的前 N 个数是一个非常简单的问题,许多初学者都可以轻易写出如下函数: 1. 简单输出斐波那契數列前 N 个数 def fab(

1. 匿名函数lambda python中允许使用lambda关键字定义一个匿名函数.所谓的匿名函数就是说使用一次或者几次之后就不再需要的函数,属于"一次性"函数. #例1:求两数之和 f = lambda x, y: x + y print(f(5, 1)) #例2:求平方和 print((lambda x, y: x**2 + y**2) (3, 4))#执行结果625 2.关键字 yield yield可以将函数执行的中间结果返回但是不结束程序. yield关键字可以把一个函数变

先来看一个例子 def foo(): print("starting...") while True: res = yield print("res:",res) g = foo() next(g) 在上面的例子里,因为foo函数中有yield关键字,所以foo()函数的执行结果g是一个生成器,此时可以使用next(g)或者g.__next__()方法触发生成器的执行 程序的执行结果为 starting... 使用next(g)触发生成器的执行时,程序会按照正常的顺

生成器 :含有yield 的关键字的函数就是一个生成器. 生成器的运行原理:调用函数时,当函数运行到yield时停止,返回值,下次调用时,就从这次的yield出继续执行,局部变量还是使用这次变量的值.相当于函数在yield被冻结,下次继续在yield处继续执行. 为什么要使用生成器 . 生成器相比一次列出所有的内容的优势: 1.更节省存储空间 2.响应更迅速 3.使用更灵活 举个例子: 生成器写法: def gen(n) for i in range(n) yiled i**2 for i in

一. 生成器就是一个特殊的迭代器, 使用关键字yield就可以生成一个生成器 def func(): for i in range(10): yield i item = func() yield i 的一个功能就相当于 return i , 但不同的是 return会打断循环, 且只返回一个i, yield 返回的是一个生成器, 调用者在需要使用的时候直接遍历这个生成器,就可以逐一地获取到数值

def wx(): a = 'wx' b = '无邪' return a, b print(wx()) print(type(wx())) -----------执行结果--------------------- ('wx', '无邪') <class 'tuple'> def wx(): a = 'wx' b = '无邪' return (a, b) print(wx()) print(type(wx())) -----------执行结果------------------- ('wx',

重新整理了一下代码. 增加了bdv,mkv的处理流程. 目前暂时支持windows平台. bdv,mkv,rmvb的不同处理流程 # -*- coding: UTF-8 -*- import os import io import sys import string import shutil import codecs def read_bdv_index(filename): piece_list= list() objFile = codecs.open(filename,'r','utf

保存当前运行状态,然后暂停执行,即将函数挂起.yield关键字后面表达式的值作为返回值返回.当使用next(),send()函数从断点处继续执行.

yeild:返回一个生成器对象: 装饰器:本身是一个函数,函数目的装饰其他函数(调用其他函数) 功能:增强被装饰函数的功能 装饰器一般接受一个函数对象作为参数,以便对其增强 @原函数名  来调用其他函数 递归:递归需要边界条件,递归前进段和递归返回段: 10*9*8*7*6*5*4*3*2*1 10*9 10*(10-1)*(10-1)-1) 协程: 函数的设计规范: 耦合性: (1)通过参数接受输入,以及通过return产生输出以保证函数的独立性: (2)尽量减少使用全局变量进行函数间通信:

原文发表在我的博客主页,转载请注明出处 前言 没有用过的东西,没有深刻理解的东西很难说自己会,而且被别人一问必然破绽百出.虽然之前有接触过python协程的概念,但是只是走马观花,这两天的一次交谈中,别人问到了协程,顿时语塞,死活想不起来曾经看过的东西,之后突然想到了yield,但为时已晚,只能说概念不清,所以本篇先缕缕python的生成器和yield关键字. 什么是生成器 生成器是一个特殊的程序,可以被用作控制循环的迭代行为 生成器类似于返回值为数组的一个函数,这个函数可以接收参数,可以被调用

如果在一个函数中使用了yield,那么这个函数实际上生成的是一个生成器函数 ,返回的是一个generator object.生成器是实现迭代的一种方式 特点: 其实返回的就是可以的迭代对象 和迭代的方法一样,可以使用next(),for循环的方法取值: 当一个yeild语句被执行,这个迭代器(函数)的状态像是被冻结(frozen)了一样并且返回next()调用的结果 协程 The "yield" statement ********************* yield_stmt ::

python中实现并发的方式有很多种,通过多进程并发可以真正利用多核资源,而多线程并发则实现了进程内资源的共享,然而Python中由于GIL的存在,多线程是没有办法真正实现多核资源的. 对于计算密集型程序,应该使用多进程并发充分利用多核资源,而在IO密集型程序中,多核优势并不明显,甚至由于大多数时间都是在IO堵塞状态,多进程的切换消耗反而让程序效率更加低下. 而当需要并发处理IO密集型任务时,就需要用到协程(Coroutine).协程并没有系统级的调度,而是用户级的调度方式,避免了系统调用的开销

字典为动词“to yield”给出了两个释义:产出和让步.对于 Python 生成器中的 yield 来说,这两个含义都成立.yield item 这行代码会产出一个值,提供给 next(...) 的调用方:此外,还会作出让步,暂停执行生成器,让调用方继续工作,直到需要使用另一个值时再调用 next().调用方会从生成器中拉取值. 从句法上看,协程与生成器类似,都是定义体中包含 yield 关键字的函数.可是,在协程中,yield 通常出现在表达式的右边(例如,datum = yield),可以