生成器对象是一个迭代器.但是它比迭代器对象多了一些方法,它们包括send方法,throw方法和close方法.这些方法,主要是用于外部与生成器对象的交互.本文先介绍send方法. send send方法有一个参数,该参数指定的是上一次被挂起的yield语句的返回值.这样说起来比较抽象,看下面的例子. def MyGenerator(): value = (yield 1) value = (yield value) gen = MyGenerator() print (next(gen))pri

send 1. yield可以产出值,可以接收值 2. 在调用send发送非none值之前,我们必须启动一次生成器, 方式有两种 a. gen.send(None) b. next(gen) def gen_func(): #1. 可以产出值, 2. 可以接收值(调用方传递进来的值) html = yield 1 print(html) yield 2 yield 3 return "bobby" #1. 生成器不只可以产出值,还可以接收值 if __name__ == "_

yield作用 简单地讲,yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator,带有 yield 的函数不再是一个普通函数,Python 解释器会将其视为一个 generator.下面以斐波拉契数列来做个说明: # 普通的函数实现 def fib(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: print(b) a, b = b, a + b n = n + 1 return 'done' """不足: 在 fab 函数中用 pri

前言 在上一篇博客中,笔者带大家一起探讨了生成器与迭代器的本质原理和使用,本次博客将重点聚焦于生成器对象的send方法. 一.send方法详解  我们知道生成器对象本质上是一个迭代器.但是它比迭代器对象多了一些方法,它们包括send方法,throw方法和close方法等.生成器拥有的这些方法,主要用于外部与生成器对象的交互.我们来看看生成器对象到底比迭代器多了哪些方法: def func(): yield 1 g = func() item_list = [1, 2, 3, "spark&quo

生成器对象是一个迭代器.但是它比迭代器对象多了一些方法,它们包括send方法,throw方法和close方法.这些方法,主要是用于外部与生成器对象的交互.本文先介绍send方法. send方法有一个参数,该参数指定的是上一次被挂起的yield语句的返回值.这样说起来比较抽象,看下面的例子. def MyGenerator(): value = (yield 1) value = (yield value) gen = MyGenerator()print gen.next()print gen.

这个文章理好了脉落. http://python.jobbole.com/86069/ 我练 习了一番,感受好了很多... Python由于众所周知的GIL的原因,导致其线程无法发挥多核的并行计算能力(当然,后来有了multiprocessing,可以实现多进程并行),显得比较鸡肋.既然在GIL之下,同一时刻只能有一个线程在运行,那么对于CPU密集的程序来说,线程之间的切换开销就成了拖累,而以I/O为瓶颈的程序正是协程所擅长的: 多任务并发(非并行),每个任务在合适的时候挂起(发起I/O)和恢复

练了几行代码, 慢慢找感觉. TASK,多线程,异步,很多地方都用到的呢. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import time from contextlib import contextmanager from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor class Task: def __init__(self, gen): self._gen = gen def step(self

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)

#send主要是用于外部与生成器对象的交互def func1(): # 生成器函数 print("ok1") x = 10 # 函数内局部变量x赋值为10 print(x) x = yield 1 # 这里就是send函数的关键 # 之前我们创建的生成器,yield左边都是没有值(我现在不是很确定这里是不是应该叫做返回值,那就先用值代替). # 现在我们的x会接收到一个值,这个值是什么,从哪里来的?我们继续看下去 print(x) yield x # 这里试第二个断点 f1 = fun

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`

yield关键字用来定义生成器(Generator),其具体功能是可以当return使用,从函数里返回一个值,不同之处是用yield返回之后,可以让函数从上回yield返回的地点继续执行.也就是说,yield返回函数,交给调用者一个返回值,然后再“瞬移”回去,让函数继续运行, 直到吓一跳yield语句再返回一个新的值. 使用yield返回后,调用者实际得到的是一个迭代器对象,迭代器的值就是返回值,而调用该迭代器的next()方法会导致该函数恢复yield语句的执行环境继续往下跑,直到遇到下一个y

python yield 与 yield from转 https://blog.csdn.net/chenbin520/article/details/78111399?locationNum=7&fps=1 2017年09月27日 12:02:08 阅读数:10674 1.yield使用 1)函数中使用yield,可以使函数变成生成器.一个函数如果是生成一个数组,就必须把数据存储在内存中,如果使用生成器,则在调用的时候才生成数据,可以节省内存. 2)生成器方法调用时,不会立即执行.需要调用ne

转载地址: www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-python-yield/ Python yield 使用浅析 初学 Python 的开发者经常会发现很多 Python 函数中用到了 yield 关键字,然而,带有 yield 的函数执行流程却和普通函数不一样,yield 到底用来做什么,为什么要设计 yield ?本文将由浅入深地讲解 yield 的概念和用法,帮助读者体会 Python 里 yield 简单而强大的功能. 您可能听说过

Python yield 使用浅析 初学 Python 的开发者经常会发现很多 Python 函数中用到了 yield 关键字,然而,带有 yield 的函数执行流程却和普通函数不一样,yield 到底用来做什么,为什么要设计 yield ?本文将由浅入深地讲解 yield 的概念和用法,帮助读者体会 Python 里 yield 简单而强大的功能. 廖 雪峰, 软件工程师, HP 2012 年 11 月 22 日 您可能听说过,带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 genera

关于Email的预备知识: 原贴地址:http://www.cnblogs.com/lonelycatcher/archive/2012/02/09/2343480.html ######################################################################### 可以使用Python的email模块来实现带有附件的邮件的发送. SMTP (Simple Mail Transfer Protocol) 邮件传送代理 (Mail Trans

其实日常中我们使用最多的是 return 很少会使用到 yield 去创造一个生成器.一般就是算算算 算完之后用 return 返回一把. 但是有些情况下 比如需要节约内存不需要一把全部返回,每次使用的时候再去算,我们就会用到生成器. 可以从一个最简单例子来看看: def cool(): while True: x = yield print '瓦哈哈哈哈哈 {}'.format(x) x = cool() <generator object cool at 0x10eee4f00> x.ne

一,复习 ''' 1.带参装饰器 - 自定义 | wraps def wrap(info) def outer1(func): from functools import wraps @wraps(func) def inner(*args, **kwargs): # 需要外界的参数 return func(*args, **kwargs) return inner def outer2(func): def inner(*args, **kwargs): # 需要外界的参数 return fu

从生成器到协程 协程是指一个过程,这个过程与调用方协作,产出由调用方提供的值.生成器的调用方可以使用 .send(...)方法发送数据,发送的数据会成为yield表达式的值.因此,生成器可以作为协程使用. 从句法上看,生成器与协程都是包含yield关键字的函数.但是,在协程中,yield通常出现在表达式的右边(* = yield *),可以产出值也可以不产出(yield关键字后边没有表达式,产出None). 协程有四个状态: GEN_CREATED:等待开始执行 GEN_RUNNING:正在执行

评注:没有看懂. 转: https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-python-yield/ Python yield 使用浅析 初学 Python 的开发者经常会发现很多 Python 函数中用到了 yield 关键字,然而,带有 yield 的函数执行流程却和普通函数不一样,yield 到底用来做什么,为什么要设计 yield ?本文将由浅入深地讲解 yield 的概念和用法,帮助读者体会 Python 里 yield 简单

#pep380 #1. RESULT = yield from EXPR可以简化成下面这样 #一些说明 """ _i:子生成器,同时也是一个迭代器 _y:子生成器生产的值 _r:yield from 表达式最终的值 _s:调用方通过send()发送的值 _e:异常对象 """ _i = iter(EXPR) # EXPR是一个可迭代对象,_i其实是子生成器: try: _y = next(_i) # 预激子生成器,把产出的第一个值存在_y中: e