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...
使用yield 实现协程 协程是更高级的生成器,允许在生成值的同时接收外部数据。使用send方法可以向生成器发送数据,并在生成器内部使用yield表达式接收数据。 def coroutine(): 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:...
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 ...
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 ,...
while True: res = yield 4 print("res:",res) g = foo() print(next(g)) print("*"*20) print(next(g)) 就这么简单的几行代码就让你明白什么是yield,代码的输出这个: starting... 4 *** res: None 4 我直接解释代码运行顺序,相当于代码单步调试: 1.程序开始执行以后,因为foo...
上面的例子中,我们只展示了在 yield 后有值的情况,其实还可以使用 j = yield i 这种语法,我们看下面的代码: # coding: utf8 def gen(): i = 1 while True: j = yield i i *= 2 if j == -1: break 此时如果我们执行下面的代码: for i in gen(): print(i) time.sleep(1) 输出结果会是 ...
清单 9. 另一个 yield 的例子 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，...
yield生成器表达式的基本形式 #def foo():#print('starting')#while True:#x=yield#print('value:',x)##g=foo()#print(next(g))#print(g.send(1))#print(g.send(2))#next(g)执行函数yield返回默认值None;print(g.send(1))先将1传值给x,打印x运行到下一个yield,返回默认#值None ...
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...
在生成器函数内部,在yield语句上出现GeneratorExit异常时就会调用close()方法。也可以选择捕捉这个异常,以便执行清理操作 1 def countdown2(n): 2 print('倒计时:%s' % n) 3 try: 4 while n > 0: 5 yield n 6 n -= 1 7 except GeneratorExit: ...