def read_file(fpath): BLOCK_SIZE = 1024 with open(fpath, 'rb') as f: while True: block = f.read(BLOCK_SIZE) if block: yield block else: return 以上仅仅简单介绍了 yield 的基本概念和用法，yield 在 Python 3 中还有更强大的用法，我们会在后续文章中讨论。注：本...
在没有yield from的情况下 ,处理嵌套生成器通常需要显式地迭代子生成器并逐个yield其结果 ,这会导致代码冗余且难以维护。相比之下,yield from简洁地解决了这个问题,同时保留了子生成器的原生行为,如处理StopIteration异常等。 3.2 协程与异步编程中的yield 3.2.1 协程基础与asyncio模块简介 协程是一种特殊的生成器 ,...
当一个函数包含了yield关键字,它就变成了一个生成器函数,每次调用生成器的__next__()方法时 ,函数从上次暂停的地方继续执行,直到遇到下一个yield语句。下面是一个生成斐波那契数列的例子: def fibonacci(n): a, b = 0, 1 while a < n: yield a a, b = b, a + b fib = fibonacci(10) for num ...
生成器和yield 生成器其实是一种特殊的迭代器,但是不需要像迭代器一样实现__iter__和__next__方法,只需要使用关键字yield就可以。 我们来实现一个同样的斐波那契数列,但这次使用的是生成器 def fib(): prev, curr = 0, 1 while True: yield curr curr, prev = prev + curr, curr f = fib() for i...
while True: received = yield print(f"接收到的数据: {received}") co = coroutine() next(co) # 预激生成器 co.send(10) # 输出: 接收到的数据: 10 co.send(20) # 输出: 接收到的数据: 20 在这个示例中,coroutine生成器函数在每次迭代时接收外部数据并打印它。
while True:yield a a, b = b, a + b 在这个例子中，我们定义了一个名为fibonacci的生成器函数。在函数体内部，我们使用了yield关键字来返回当前的斐波那契数列中的数字a，并在下一次调用时恢复执行。现在，我们可以通过调用这个生成器函数来逐步获取斐波那契数列中的数字，而不需要一次性计算出全部的数字。例如...
while True: value = yield total if value is not None: total += value # 创建一个生成器对象 acc_gen = accumulator() # 启动生成器 next(acc_gen) # 使用 send() 方法向生成器发送值并获取结果 print(acc_gen.send(1)) # 输出:1 ...
# 包含yield关键字,就变成了生成器函数# 调用函数并不会执行语句deffoo():print('Starting...')whileTrue: res =yield4print("res:", res)# 下面调用函数并没有执行,可以先将后面的语句注释掉# 逐行运行代码观察效果g = foo()print("第一次调用执行结果:")print(next(g))print("*"*100)print("第二...
清单9. 另一个 yield 的例子 实例 defread_file(fpath):BLOCK_SIZE=1024withopen(fpath,'rb')asf:whileTrue:block=f.read(BLOCK_SIZE)ifblock:yieldblockelse:return 以上仅仅简单介绍了 yield 的基本概念和用法,yield 在 Python 3 中还有更强大的用法,我们会在后续文章中讨论。
说明:为什么加while可以使方法throw返回下一个yield的值,而不是抛出StopIteration错误,因为while True无限循环,当使用throw往生成器抛入错误时,因为while内部使用是try捕获错误,所以即使发生错误也不会直接抛出错误而是根据错误类型执行对应的except,执行完except以后继续执行while无限循环继续执行生成器。像上一个例子没有使...