浅谈Python生成器generator之next和send的运行流程(详解)
对于普通的生成器，第一个next调用，相当于启动生成器，会从生成器函数的第一行代码开始执行，直到第一次执行完yield语句（第4行）后，跳出生成器函数。
然后第二个next调用，进入生成器函数后，从yield语句的下一句语句（第5行）开始执行，然后重新运行到yield语句，执行后，跳出生成器函数，后面再次调用next，依次类推。
下面是一个列子：
def consumer():
r = 'here'
for i in xrange(3):
yield r
r = '200 OK'+ str(i)
c = consumer()
n1 = c.next()
n2 = c.next()
n3 = c.next()
了解了next()如何让包含yield的函数执行后，我们再来看另外一个非常重要的函数send(msg)。其实next()和send()在一定意义上作用是相似的，区别是send()可以传递yield表达式的值进去，而next()不能传递特定的值，只能传递None进去。因此，我们可以看做c.next() 和 c.send(None) 作用是一样的。
需要提醒的是，第一次调用时，请使用next()语句或是send(None)，不能使用send发送一个非None的值，否则会出错的，因为没有Python yield语句来接收这个值。
下面来着重说明下send执行的顺序。当第一次send（None）（对应11行）时，启动生成器，从生成器函数的第一行代码开始执行，直到第一次执行完yield（对应第4行）后，跳出生成器函数。这个过程中，n1一直没有定义。
下面运行到send（1）时，进入生成器函数，注意这里与调用next的不同。这里是从第4行开始执行，把1赋值给n1，但是并不执行yield部分。下面继续从yield的下一语句继续执行，然后重新运行到yield语句，执行后，跳出生成器函数。
即send和next相比，只是开始多了一次赋值的动作，其他运行流程是相同的。
def consumer():
r = 'here'
while True:
n1 = yield r
if not n1:
return
print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n1)
r = '200 OK'+str(n1)
def produce(c):
aa = c.send(None)
n = 0
while n < 5:
n = n + 1
print('[PRODUCER] Producing %s...' % n)
r1 = c.send(n)
print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r1)
c.close()
c = consumer()
produce(c)
运行结果：
[PRODUCER] Producing 1... [CONSUMER] Consuming 1... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK1 [PRODUCER] Producing 2... [CONSUMER] Consuming 2... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK2 [PRODUCER] Producing 3... [CONSUMER] Consuming 3... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK3 [PRODUCER] Producing 4... [CONSUMER] Consuming 4... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK4 [PRODUCER] Producing 5... [CONSUMER] Consuming 5... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK5
以上这篇浅谈Python生成器generator之next和send的运行流程(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。
相关推荐
-
Python生成器（Generator）详解
通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表.但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的.而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了. 所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间.在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器(Generator). 简单生成器 要创建一个generator,有很
-
python生成器的使用方法
什么是生成器?生成器是一个包含了特殊关键字yield的函数.当被调用的时候,生成器函数返回一个生成器.可以使用send,throw,close方法让生成器和外界交互. 生成器也是迭代器,但是它不仅仅是迭代器,拥有next方法并且行为和迭代器完全相同.所以生成器也可以用于python的循环中, 生成器如何使用? 首先看一个例子: 复制代码 代码如下: #!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*- def flatten(nested): for subli
-
python生成器generator用法实例分析
本文实例讲述了python生成器generator用法.分享给大家供大家参考.具体如下: 使用yield,可以让函数生成一个结果序列,而不仅仅是一个值 例如: def countdown(n): print "counting down" while n>0: yield n #生成一个n值 n -=1 >>> c = countdown(5) >>> c.next() counting down 5 >>> c.next()
-
浅谈Python生成器generator之next和send的运行流程(详解)
对于普通的生成器,第一个next调用,相当于启动生成器,会从生成器函数的第一行代码开始执行,直到第一次执行完yield语句(第4行)后,跳出生成器函数. 然后第二个next调用,进入生成器函数后,从yield语句的下一句语句(第5行)开始执行,然后重新运行到yield语句,执行后,跳出生成器函数,后面再次调用next,依次类推. 下面是一个列子: def consumer(): r = 'here' for i in xrange(3): yield r r = '200 OK'+ str(i)
-
浅谈python中统计计数的几种方法和Counter详解
1) 使用字典dict() 循环遍历出一个可迭代对象中的元素,如果字典没有该元素,那么就让该元素作为字典的键,并将该键赋值为1,如果存在就将该元素对应的值加1. lists = ['a','a','b',5,6,7,5] count_dict = dict() for item in lists: if item in count_dict: count_dict[item] += 1 else: count_dict[item] = 1 2) 使用defaultdict() defaultdi
-
Python PyQt5实战项目之查询器的实现流程详解
目录 简介 主界面 添加数据的界面 删除数据的界面 修改数据的界面 全部代码 展示 简介 这是一个操作数据库(sqlite3)的项目,用PyQt5进行界面封装. 此次项目最主要的是,主界面与子界面的交互,一个主界面与三个子界面交互 可以添加数据,修改数据,删除数据 主界面 class MainWidget(QMainWindow): def __init__(self): super(MainWidget,self).__init__() self.ui_init() self.connect_
-
Python 异步之如何获取当前和正在运行任务详解
目录 正文 1. 如何获取当前任务 2. 如何获取所有任务 正文 我们可以反省在 asyncio 事件循环中运行的任务.这可以通过为当前运行的任务和所有正在运行的任务获取一个 asyncio.Task 对象来实现. 1. 如何获取当前任务 我们可以通过 asyncio.current_task() 函数获取当前任务.此函数将为当前正在运行的任务返回一个任务对象. ... # get the current task task = asyncio.current_task() 传递给 asynci
-
浅谈使用Java Web获取客户端真实IP的方法示例详解
Java-Web获取客户端真实IP: 发生的场景:服务器端接收客户端请求的时候,一般需要进行签名验证,客户端IP限定等情况,在进行客户端IP限定的时候,需要首先获取该真实的IP. 一般分为两种情况: 方式一.客户端未经过代理,直接访问服务器端(nginx,squid,haproxy): 方式二.客户端通过多级代理,最终到达服务器端(nginx,squid,haproxy): 客户端请求信息都包含在HttpServletRequest中,可以通过方法getRemoteAddr()获得该客户端IP.
-
浅谈js中几种实用的跨域方法原理详解
这里说的js跨域是指通过js在不同的域之间进行数据传输或通信,比如用ajax向一个不同的域请求数据,或者通过js获取页面中不同域的框架中(iframe)的数据.只要协议.域名.端口有任何一个不同,都被当作是不同的域. 下表给出了相对http://store.company.com/dir/page.html同源检测的结果: 要解决跨域的问题,我们可以使用以下几种方法: 一.通过jsonp跨域 在js中,我们直接用XMLHttpRequest请求不同域上的数据时,是不可以的.但是,在页面上引入不同
-
浅谈C/C++中的static与extern关键字的使用详解
一.C语言中的static关键字在C语言中,static可以用来修饰局部变量,全局变量以及函数.在不同的情况下static的作用不尽相同.(1)修饰局部变量一般情况下,对于局部变量是存放在栈区的,并且局部变量的生命周期在该语句块执行结束时便结束了.但是如果用static进行修饰的话,该变量便存放在静态数据区,其生命周期一直持续到整个程序执行结束.但是在这里要注意的是,虽然用static对局部变量进行修饰过后,其生命周期以及存储空间发生了变化,但是其作用域并没有改变,其仍然是一个局部变量,作用域仅
-
浅谈SQLServer的ISNULL函数与Mysql的IFNULL函数用法详解
SQL Serve的ISNULL函数: ISNULL(check_expression,replacement_value) 1.check_expression与replacement_value的数据类型必须一致. 2.如果check_expression为NULL,则返回replacement_value. 3.如果check_expression为NULL,则返回check_expression. Mysql的IFNULL函数: IFNULL(expr1,expr2) 如果expr1不是
-
Python threading模块condition原理及运行流程详解
Condition的处理流程如下: 首先acquire一个条件变量,然后判断一些条件. 如果条件不满足则wait: 如果条件满足,进行一些处理改变条件后,通过notify方法通知其他线程,其他处于wait状态的线程接到通知后会重新判断条件. 不断的重复这一过程,从而解决复杂的同步问题. Condition的基本原理如下: 可以认为Condition对象维护了一个锁(Lock/RLock)和一个waiting池.线程通过acquire获得Condition对象,当调用wait方法时,线程会释放Co
-
浅谈Python中的生成器和迭代器
迭代器 迭代器协议 对象必须提供一个next方法,执行该方法要么返回迭代中的下一项,要么返回一个异常来终止本次迭代.(只能往前走,不能往后退!) 迭代器对象 遵循了(实现了)迭代器协议的对象.(对象内部实现了一个__next__方法,以实现迭代器协议)称为一个迭代器对象.他们的作用是逐个遍历容器中的对象.迭代器对象一定是可迭代对象 >>> from collections import Iterable, Iterator >>> l = list([1,2,3]) #