一、yield运行方式

我们定义一个如下的生成器:

def put_on(name):
 print("Hi {}, 货物来了,准备搬到仓库!".format(name))
 while True:
  goods = yield
  print("货物[%s]已经被%s搬进仓库了。"%(goods,name))
 
p = put_on("bigberg")
 
#输出
G:\python\install\python.exe G:/python/untitled/study4/test/double.py
 
Process finished with exit code 0

当我们把一个函数通过yield转换成生成器,直接运行函数是不会出现结果返回的。因为此时函数已经是个生成器了,我们要通过next()来取得值,并且在遇到yield时再次跳出函数。

print(type(p))
 
#输出
<class 'generator'>

我们添加next()方法:

def put_on(name):
 print("Hi {}, 货物来了,准备搬到仓库!".format(name))
 while True:
  goods = yield  #遇到yield中断
  print("货物[%s]已经被%s搬进仓库了。"%(goods,name)) #中断后运行部分
 
p = put_on("bigberg")
p.__next__()
 
#输出
Hi bigberg, 货物来了,准备搬到仓库!

此时函数中断在 goods = yield 的地方,当我们再次调用next()函数时,函数只会运行中断以后的内容,即上例中的yield下面部分。

我们再添加一个next():

def put_on(name):
 print("Hi {}, 货物来了,准备搬到仓库!".format(name))
 while True:
  goods = yield
  print("货物[%s]已经被%s搬进仓库了。"%(goods,name))
 
p = put_on("bigberg")
p.__next__()
p.__next__()
 
#输出
Hi bigberg, 货物来了,准备搬到仓库!
货物[None]已经被bigberg搬进仓库了。

我们可以第二次next()运行的是yield下面的部分内容,但是并没有给goods传值,所以货物是 None。

小结:

通过yield将函数转换为生成器,需要使用next()方法才能运行

yield只是保留函数的中断状态,再次调用next()会执行yield后面的部分

yield如果没有返回值,会返回一个None空值

二、send()传值

def put_on(name):
 print("Hi {}, 货物来了,准备搬到仓库!".format(name))
 while True:
  goods = yield
  print("货物[%s]已经被%s搬进仓库了。"%(goods,name))
 
p = put_on("bigberg")
p.__next__()
p.send("瓜子")
 
#输出
Hi bigberg, 货物来了,准备搬到仓库!
货物[瓜子]已经被bigberg搬进仓库了。

小结:

__next__()只是调用这个yield,也可以说成是唤醒yield,但是不不会给yield传值。

send()方法调用yield是,能给yield传值

使用send()函数之前必须使用__next__(),因为先要中断,当第二次调用时,才可传值。

def put_on(name):
 print("Hi {}, 货物来了,准备搬到仓库!".format(name))
 while True:
  goods = yield
  print("货物[%s]已经被%s搬进仓库了。"%(goods,name))
 
p = put_on("bigberg")
p.__next__()
p.send("瓜子")
p.send("花生")
p.send("饼干")
p.send("牛奶")
 
#多次调用send()
Hi bigberg, 货物来了,准备搬到仓库!
货物[瓜子]已经被bigberg搬进仓库了。
货物[花生]已经被bigberg搬进仓库了。
货物[饼干]已经被bigberg搬进仓库了。
货物[牛奶]已经被bigberg搬进仓库了。

三、单线程实现并行效果(协程)

import time
 
 
def put_on(name):
 print("Hi {}, 货物来了,准备搬到仓库!".format(name))
 while True:
  goods = yield
  print("货物[%s]已经被%s搬进仓库了。"%(goods,name))
 
 
def transfer(name):
 p = put_on('A')
 p2 = put_on('B')
 p.__next__()
 p2.__next__()
 print("%s将货物送来了!"%name)
 for i in range(5):
  time.sleep(1)
  print("%s递过来两件货物"%name)
  p.send("瓜子")
  p2.send("花生")
 
transfer("bigberg")
 
#输出
Hi A, 货物来了,准备搬到仓库!
Hi B, 货物来了,准备搬到仓库!
bigberg将货物送来了!
bigberg递过来两件货物
货物[瓜子]已经被A搬进仓库了。
货物[花生]已经被B搬进仓库了。
bigberg递过来两件货物
货物[瓜子]已经被A搬进仓库了。
货物[花生]已经被B搬进仓库了。
bigberg递过来两件货物
货物[瓜子]已经被A搬进仓库了。
货物[花生]已经被B搬进仓库了。
bigberg递过来两件货物
货物[瓜子]已经被A搬进仓库了。
货物[花生]已经被B搬进仓库了。
bigberg递过来两件货物
货物[瓜子]已经被A搬进仓库了。
货物[花生]已经被B搬进仓库了。

以上这篇python 生成器协程运算实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
python,生成器,协程

免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件! 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
评论“python 生成器协程运算实例”
暂无“python 生成器协程运算实例”评论...

RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。