基于Python中的yield表達式介紹

更新時間：2019年11月19日 10:59:41 作者：jxzheng95

今天小編就為大家分享一篇基于Python中的yield表達式詳解，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

python生成器

python中生成器是迭代器的一種，使用yield返回函數值。每次調用yield會暫停，而可以使用next()函數和send()函數可以恢復生成器。

這里可以參考Python函數式編程指南:對生成器全面講解

注意到yield是個表達式而不僅僅是個語句，所以可以使用x = yield r 這樣的語法。

這個知識點在協程中需要使用。協程的概念指的是在一個線程內，一個程序中斷去執(zhí)行另一個程序，有點類似于CPU中斷。這樣減少了切換線程帶來的負擔，同時不需要多線程中的鎖機制，因為不存在同時寫的問題。

python使用生成器來實現協程，下面看一個python協程應用于生產者消費者問題的例子

def consumer():
 r = 'yield'
 while True:
  #當下邊語句執(zhí)行時，先執(zhí)行yield r，然后consumer暫停，此時賦值運算還未進行
  #等到producer調用send()時，send()的參數作為yield r表達式的值賦給等號左邊
  n = yield r #yield表達式可以接收send()發(fā)出的參數
  if not n:
   return
  print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n)
  r = '200 OK'

def produce(c):
 c.send(None)
 n = 0
 while n < 5:
  n = n + 1
  print('[PRODUCER] Producing %s...' % n)
  r = c.send(n) #調用consumer生成器
  print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r)
 c.close()

c = consumer()
produce(c)

注意到send需要先調用send(None)，因為只有生成器是暫停狀態(tài)才可以接收send的參數。

為了理解send()恢復生成器的過程，我們可以再看一個例子：

def gen():
 a = yield 1
 print('yield a % s' % a)
 b = yield 2
 print('yield b % s' % b)
 c = yield 3
 print('yield c % s' % c)


r = gen()
x = next(r)
print('next x %s' % x)
y = r.send(10)
print('next y %s' %y)
z = next(r)
print('next z %s' % z)