python生成式的send()方法(详解)

随便在网上找了找,感觉都是讲半天讲不清楚,这里写一下。

def generator():
  while True:
    receive=yield 1
    print('extra'+str(receive))

g=generator()
print(next(g))
print(g.send(111))
print(next(g))

输出:

1
extra111
1
extraNone
1

为什么会这样呢,点进send就能看到一句话

send:Resumes the generator and "sends" a value that becomes the result of the current yield-expression.

就是说 这里yield 1整体被视为一个表达式,你send的内容会作为这个表达式的值,随便你左边用什么东西接收或者不接收,总之yield就是你send进来的那个东西。这个表达式变成你send进来后的东西后继续执行,再次遇到yield,输出yield后面跟着的表达式。

当然通常使用的话都不会输出一个常量,会输出一个和接收到的东西相关的量,不然岂不是白白发送了。

以上这篇python生成式的send()方法(详解)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Python中的列表生成式与生成器学习教程

    列表生成式 即创建列表的方式,最笨的方法就是写循环逐个生成,前面也介绍过可以使用range()函数来生成,不过只能生成线性列表,下面看看更为高级的生成方式: >>> [x * x for x in range(1, 11)] [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] 写列表生成式时,把要生成的元素x * x放到前面,后面跟for循环,就可以把list创建出来,十分有用,多写几次,很快就可以熟悉这种语法. 你甚至可以在后面加上if判断: >>

  • 在Python中使用列表生成式的教程

    列表生成式即List Comprehensions,是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式. 举个例子,要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用range(1, 11): >>> range(1, 11) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做?方法一是循环: >>> L = [] >>>

  • 通过代码实例展示Python中列表生成式的用法

    1 平方列表 如果你想创建一个包含1到10的平方的列表,你可以这样做: squares = [] for x in range(10): squares.append(x**2) 这是一个简单的例子,但是使用列表生成式可以更简洁地创建这个列表. squares = [x**2 for x in range(10)] 这个最简单的列表生成式由方括号开始,方括号内部先是一个表达式,其后跟着一个for语句.列表生成式总是返回一个列表. 2 整除3的数字列表 通常,你可能这样写: numbers = [

  • 浅谈Python中列表生成式和生成器的区别

    列表生成式语法: [x*x for x in range(0,10)] //列表生成式,这里是中括号 //结果 [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] (x*x for x in range(0,10)) //生成器, 这里是小括号 //结果 <generator object <genexpr> at 0x7f0b072e6140> 二者的区别很明显: 一个直接返回了表达式的结果列表, 而另一个是一个对象,该对象包含了对表达式结果的计算引用, 通

  • python生成式的send()方法(详解)

    随便在网上找了找,感觉都是讲半天讲不清楚,这里写一下. def generator(): while True: receive=yield 1 print('extra'+str(receive)) g=generator() print(next(g)) print(g.send(111)) print(next(g)) 输出: 1 extra111 1 extraNone 1 为什么会这样呢,点进send就能看到一句话 send:Resumes the generator and "sen

  • Python中格式化format()方法详解

     Python中格式化format()方法详解 Python中格式化输出字符串使用format()函数, 字符串即类, 可以使用方法; Python是完全面向对象的语言, 任何东西都是对象; 字符串的参数使用{NUM}进行表示,0, 表示第一个参数,1, 表示第二个参数, 以后顺次递加; 使用":", 指定代表元素需要的操作, 如":.3"小数点三位, ":8"占8个字符空间等; 还可以添加特定的字母, 如: 'b' - 二进制. 将数字以2为基

  • 对python函数签名的方法详解

    函数签名对象,表示调用函数的方式,即定义了函数的输入和输出. 在Python中,可以使用标准库inspect的一些方法或类,来操作或创建函数签名. 获取函数签名及参数 使用标准库的signature方法,获取函数签名对象:通过函数签名的parameters属性,获取函数参数. # 注意是小写的signature from inspect import signature def foo(value): return value # 获取函数签名 foo_sig = signature(foo)

  • 把JSON数据格式转换为Python的类对象方法详解(两种方法)

    JOSN字符串转换为自定义类实例对象 有时候我们有这种需求就是把一个JSON字符串转换为一个具体的Python类的实例,比如你接收到这样一个JSON字符串如下: {"Name": "Tom", "Sex": "Male", "BloodType": "A", "Hobbies": ["篮球", "足球"]} 我需要把这个转换为具

  • 对python 自定义协议的方法详解

    前面说到最近在写python的一些东西,然后和另外一位小伙伴定义了协议,然后昨天我有一部分东西没理解对,昨天上午我自己重写了一遍接收和发送的全部逻辑,昨天下午补了压力测试的脚本,自测没问题之后告知联调的小伙伴. 结果上午还是出了一点问题,然后我们两对代码,他写了一个python的实现.还好最后我这边没问题.(我也害怕是我这边出问题啊,所以我自己的代码都自己检查了好几遍) 简单放一下他的实现: import struct import ctypes class E(Exception): def

  • Python底层封装实现方法详解

    这篇文章主要介绍了Python底层封装实现方法详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 事实上,python封装特性的实现纯属"投机取巧",之所以类对象无法直接调用私有方法和属性,是因为底层实现时,python偷偷改变了它们的名称. python在底层实现时,将它们的名称都偷偷改成了"_类名__属性(方法)名"的格式 class Person: def setname(self, name): if le

  • python集合删除多种方法详解

    这篇文章主要介绍了python集合删除多种方法详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 删除指定的元素 A={'a','c','b','d','e'} print("原集合:",A) A.remove('a') # 不存在会报错 print("删除a后:",A) A.discard('b') # 不存在不会报错 print("删除b后:",A) A.pop() print("

  • Python实现括号匹配方法详解

    这篇文章主要介绍了python实现括号匹配方法详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 1.用一个栈[python中可以用List]就可以解决,时间和空间复杂度都是O(n) # -*- coding: utf8 -*- # 符号表 SYMBOLS = {'}': '{', ']': '[', ')': '(', '>': '<'} SYMBOLS_L, SYMBOLS_R = SYMBOLS.values(), SYMBOLS.ke

  • Python sep参数使用方法详解

    这篇文章主要介绍了Python sep参数使用方法详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 Python中sep不是函数,它是print函数的一个参数,用来定义输出数据之间的间隔符号. 具体用法如下: 同时打印多个字符串的时候,每个字符串都会自动默认以空格作为每个字符串之间的间隔. print("abc", "uuu", "oop") # abc uuu oop 如果在多个字符串的最后

  • 通过numba模块给Python代码提速的方法详解

    简介:numba是Anaconda公司开发的针对Python的开源JIT编译器,用于提供Python版CPU和GPU编程,速度比原生Python快数十倍.numba是第三方库,可以在运行时将Python代码编译为本地机器指令,而不会强制大幅度的改变普通的Python代码,使得在部分场景下执行Python的效率得到飞速的提升. 工作原理对比: Python文件执行过程 1..py文件通过解释器转化为虚拟机可以执行的字节码(.pyc):字节码在虚拟机上执行,得到结果. 2.字节码是一种只能运行在虚拟

随机推荐