yield send 的一些使用细节

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yield send 的一些使用细节

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…

Python协程：从yield/send到async/await

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…

理解Python协程:从yield/send到yield from再到async/await

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)…

python莫名其妙的yield, yield from, yield.send

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…

初学python里的yield send next

今天看书的时候突然看到这个想起来一直没有怎么使用过send和next试了一下发现了一个诡异的问题 import math def get_primes(start): while 1 : if is_prime(start) : start = yield start start += 1 def is_prime(number): if number > 1: if number == 2: return True if number % 2 == 0: return False for c…

【Python学习】yield send我就说这么多

C#的yield已经忘得差不多了.又遇到python的yield.iterator def testYield(): print 'yield1' m = yield 1 print 'm =' , m print 'yield2' yield 5 for a in testYield(): print 'test' result = testYield() result.send('test') print list(result) OUTPUT: yield1testm = Noneyiel…