python之 yield --- “协程”

在编程中咱们常常会用到列表,之前使用列表时须要声明和初始化,在数据量比较大的时候也须要把列表完整生产出来,例如要存放1000给数据,须要准备长度1000的列表,这样计算机就须要准备内存放置这个列表,在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator,这个功能在列表使用时比较节省空间,使用方法:编程

g=(i*2 for i in range(10))
data=g.__next__()
print(d)

取列表时data=g.__next__(),此时才去生成。并发

应用:生成斐波拉契数列函数

def fig(num):
    n,a,b=0,0,1
    while n<num:
        yield b
        a,b=b,a+b
        n+=1
    return 'done'

fig(10) 定义长度为10的数列spa

fig(10)
for i in range(10):
    try:
        x=next(g)
        print(x)
    except StopIteration as e:
        print('error %s' % e.value)
        break

运行结果:
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55线程

这里,最难理解的就是generator和函数的执行流程不同。函数是顺序执行,遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数,在每次调用next()的时候执行,遇到yield语句返回,再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。code

还可经过yield实如今单线程的状况下实现并发运算的效果blog

import time

def customer(name):
    print('%s要吃包子' %name)
    while True:
        baozi=yield
        print('%s包子来了,很快就被%s吃了' %(baozi,name) )
    return '出错了'     #抛出异常

def producter(name,student,num):
    g=customer(student)   #**要吃包子
    g.__next__()
    print('%s厨师了解到%s要吃包子,开始作包子' %(name,student))
    for i in range(num):
        time.sleep(1)         #用时1秒
        g.send('韭菜馅')      #包子作好,送给学生
    print('包子卖完了')

#张厨师,学生今天中午吃包子,用10斤面作20个包子
producter('张厨师','学生',10)

运行结果:内存

学生要吃包子
张厨师厨师了解到学生要吃包子,开始作包子
韭菜馅包子来了,很快就被学生吃了
韭菜馅包子来了,很快就被学生吃了
韭菜馅包子来了,很快就被学生吃了
韭菜馅包子来了,很快就被学生吃了
韭菜馅包子来了,很快就被学生吃了
韭菜馅包子来了,很快就被学生吃了
韭菜馅包子来了,很快就被学生吃了
韭菜馅包子来了,很快就被学生吃了
韭菜馅包子来了,很快就被学生吃了
韭菜馅包子来了,很快就被学生吃了
包子卖完了generator

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