python yield关键词案例测试

2024-11-29 15:09:39

测试环境

win10

python 3.5

yield功能简介

简单来说，yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator

代码演示

例子1：输出斐波那契數列前 N 个数

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'shouke'
def fab(max):
  n, a, b = 0, 0, 1
  result = []
  while n < max:
    result.append(b)
    a, b = b, a + b
    n = n + 1
  return result
for n in fab(5):
  print(n)

以上代码虽然可以满足需求，但是存在的问题：该函数在运行中占用的内存会随着参数 max 的增大而增大，如果要控制内存占用，最好不要用 List

改进使用yield

def fab(max):
  n, a, b = 0, 0, 1
  while n < max:
    yield b   # 使用 yield
    a, b = b, a + b
    n = n + 1
for n in fab(5):
  print(n)

例子2：读二进制方式取文件并生成文件副本

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'shouke'
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
with open('D:\Downloads\\channels-2.1.7-copy.tar.gz', 'wb') as f:
  for data in read_file('D:\Downloads\\channels-2.1.7.tar.gz'):
    f.write(data)

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

python函数式编程学习之yield表达式形式详解

前言 yield的英文单词意思是生产,刚接触Python的时候感到非常困惑,一直没弄明白yield的用法.最近又重新学习了下,所以整理了下面这篇文章,供自己和大家学习参考,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 先来看一个例子 def foo(): print("starting...") while True: res = yield print("res:",res) g = foo() next(g) 在上面的例子里,因为foo函数中有yield关键字,所以
由浅入深讲解python中的yield与generator

前言本文将由浅入深详细介绍yield以及generator,包括以下内容:什么generator,生成generator的方法,generator的特点,generator基础及高级应用场景,generator使用中的注意事项.本文不包括enhanced generator即pep342相关内容,这部分内容在之后介绍. generator基础在python的函数(function)定义中,只要出现了yield表达式(Yield expression),那么事实上定义的是一个generator
Python 3中的yield from语法详解

前言最近在捣鼓Autobahn,它有给出个例子是基于asyncio 的,想着说放到pypy3上跑跑看竟然就--失败了. pip install asyncio直接报invalid syntax,粗看还以为2to3处理的时候有问题--这不能怪我,好-多package都是用2写了然后转成3的--结果发现asyncio本来就只支持3.3+的版本,才又回头看代码,赫然发现一句 yield from:yield我知道,但是yield from是神马? PEP-380 好吧这个标题是我google出来
python异步编程使用yield from过程解析

前言 yield from 是 Python3.3 后新加的语言结构.yield from的主要功能是打开双向通道,把最外层的调用方法与最内层的子生成器连接起来.这两者就可以进行发送值和返回值了,yeild from结构的本质是简化嵌套的生产器,不理解这个是什么意思的话,下面我将用几个例子来对其使用方法进行讲解. yield from 是 Python3.3 后新加的语言结构.yield from的主要功能是打开双向通道,把最外层的调用方法与最内层的子生成器连接起来.这两者就可以进行发送值和返回
Python协程操作之gevent(yield阻塞，greenlet)，协程实现多任务(有规律的交替协作执行)用法详解

本文实例讲述了Python 协程操作之gevent(yield阻塞,greenlet),协程实现多任务(有规律的交替协作执行)用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 实现多任务:进程消耗的资源最大,线程消耗的资源次之,协程消耗的资源最少(单线程). gevent实现协程,gevent是通过阻塞代码(例如网络延迟等)来自动切换要执行的任务,所以在进行IO密集型程序时(例如爬虫),使用gevent可以提高效率(有效利用网络延迟的时间去执行其他任务). GIL(全局解释器锁)是C语言版本的Python
彻底理解Python中的yield关键字

阅读别人的python源码时碰到了这个yield这个关键字,各种搜索终于搞懂了,在此做一下总结: 通常的for...in...循环中,in后面是一个数组,这个数组就是一个可迭代对象,类似的还有链表,字符串,文件.它可以是mylist = [1, 2, 3],也可以是mylist = [x*x for x in range(3)].它的缺陷是所有数据都在内存中,如果有海量数据的话将会非常耗内存. 生成器是可以迭代的,但只可以读取它一次.因为用的时候才生成.比如 mygenerator = (x*x
深入浅析Python中的yield关键字

前言 python中有一个非常有用的语法叫做生成器,所利用到的关键字就是yield.有效利用生成器这个工具可以有效地节约系统资源,避免不必要的内存占用. 一段代码 def fun(): for i in range(20): x=yield i print('good',x) if __name__ == '__main__': a=fun() a.__next__() x=a.send(5) print(x) 这段代码很短,但是诠释了yield关键字的核心用法,即逐个生成.在这里获取了两个生成
Python中xrange与yield的用法实例分析

本文实例分析了Python中xrange与yield的用法.分享给大家供大家参考,具体如下: range和xrange Python提供了生成和返回整数序列的内置函数range及xrange,虽然这两个函数在功能上是差不多的,但其实现原理还是有差别的.range(n, m)返回的是一个从n到(m-1)的连续的整数列表,而xrange(n, m)返回的却是一个特殊的目的对象,即xrange对象本身. >>> range(1, 5) [1, 2, 3, 4] >>> xra
python yield关键词案例测试

测试环境 win10 python 3.5 yield功能简介简单来说,yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator,带有 yield 的函数不再是一个普通函数,Python 解释器会将其视为一个 generator 代码演示例子1: 输出斐波那契數列前 N 个数 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'shouke' def fab(max): n, a, b = 0, 0, 1 result =
Python yield 关键词，

1.迭代器当您创建一个列表时,你可以逐个读取它的项.逐项读取其项称为迭代: mylist是一个可迭代的对象.当你使用列表解析式时,你创建了一个列表,因此也是一个迭代器: 所有你可以用"for... in ...."都是迭代器,包括列表.字符串.文件-等等. 这些迭代器非常方便,因为你可以随心所欲地读取它们,但是你将所有的值都存储在内存中,当你有很多值时,这就非常浪费内存了. 为了解决这样的问题,Python有了生成器的概念. 2.生成器生成器是迭代器,这种迭代器只能迭代一次.生成器
Python yield 关键词，

要理解yield的作用,你必须理解生成器是什么.在理解生成器之前,必须先理解迭代器. 1.迭代器当您创建一个列表时,你可以逐个读取它的项.逐项读取其项称为迭代: 640.webp mylist是一个可迭代的对象.当你使用列表解析式时,你创建了一个列表,因此也是一个迭代器: 640.webp 所有你可以用"for... in ...."都是迭代器,包括列表.字符串.文件-等等. 这些迭代器非常方便,因为你可以随心所欲地读取它们,但是你将所有的值都存储在内存中,当你有很多值时,这就非常浪
python多线程并发及测试框架案例

这篇文章主要介绍了python多线程并发及测试框架案例,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.循环创建多个线程,并通过循环启动执行 import threading from datetime import * from time import sleep # 单线程执行 def test(): print('hello world') t = threading.Thread(target=test) t.start() # 多线
简单的Python解密rsa案例

目录 ️ 本次反反爬实战案例背景 ️ JS 代码扣取登录加密逻辑.js ️ 总结 ️ 本次反反爬实战案例背景本篇博客选择的案例是由 VX 好友提出,他希望有一篇博客能简单的介绍清楚下面这个问题. 快速定位加密参数逻辑,快速扣取 JS,使用 JS 文件在 Python 中复现逻辑. 为此我翻找了一下橡皮擦的历史案例库(还没有写过的站点),发现如下一个目标站点,当乐. 一看就是一个老平台了,看人家域名 d.cn. 通过点击登录按钮,定位到如下数据请求. 可以看到其请求方式是 GET,相关参数都在
Python Ajax爬虫案例分享

目录 1. 抓取街拍图片 2. 分析街拍图片结构 3. 按功能不同编写不同方法组织代码 3.1 获取网页json格式数据 3.2 从json格式数据提取街拍图片 3.3 将街拍图片以其md5码命名并保存图片 3.4 main()调用其他函数 4 抓取20page今日头条街拍图片数据 1. 抓取街拍图片街拍图片网址 2. 分析街拍图片结构 keyword: 街拍 pd: atlas dvpf: pc aid: 4916 page_num: 1 search_json: {"from_search
Python+Pytest实现压力测试详解

目录 1.程序说明 1.1 设置测试参数 1.2 初始化测试结果 1.3 定义测试函数 1.4 创建线程.执行线程.等待 1.5 计算测试结果 1.6 将测试结果写入文件 2.程序执行 2.1 直接执行 2.2 加个装饰器然后出报告 3.案例缺陷 4 完整源码在现代Web应用程序中,性能是至关重要的.为了确保应用程序能够在高负载下正常运行,我们需要进行性能测试. 今天,应小伙伴的提问, 田辛老师来写一个Pytest进行压力测试的简单案例. 这个案例的测试网站我们就隐藏了,不过网站的基本情况是:
Python中DJANGO简单测试实例

本文实例讲述了Python中DJANGO简单测试的用法.分享给大家供大家参考.具体如下: 这里以facebook台湾的测试版为例. 仅仅测试用户登录,主要说明测试的使用和django环境的设置. 代码如下: import os import sys import unittest import hashlib TEST_MEMBER_ID = 11 SNS_ID = 100002309745702 TEST_SESSION_KEY = '125737724171219|2.AQCp7ctCYXJ
python 通过xml获取测试节点和属性的实例

写在前面:通过xml获取测试数据,主要是为了使数据参数化.测试脚本和测试数据分离,使得脚本清晰容易维护,方便排查问题. XML:可扩展的标记语言,是一种用于标记电子文件使其具有结构行的标记语言. 自动化测试中的使用场景: 1. 经常变动的测试数据: 2. 数据量大,不方便放在脚本中: 3. 数据作用于多个地方: 4. 相同测试用例,可以使用不同的数据: 5. 例:不稳定,后续改动较多功能:容易出错的功能 XML特征 • 具有自我描述性,本身不做任何事情 • 声明部分 <?xml version=
Python yield与实现方法代码分析

yield的功能类似于return,但是不同之处在于它返回的是生成器. 生成器生成器是通过一个或多个yield表达式构成的函数,每一个生成器都是一个迭代器(但是迭代器不一定是生成器). 如果一个函数包含yield关键字,这个函数就会变为一个生成器. 生成器并不会一次返回所有结果,而是每次遇到yield关键字后返回相应结果,并保留函数当前的运行状态,等待下一次的调用. 由于生成器也是一个迭代器,那么它就应该支持next方法来获取下一个值. 基本操作 # 通过`yield`来创建生成器 def f

python yield关键词案例测试

相关推荐

随机推荐