基于Python中的yield表达式介绍
更新时间：2019年11月19日 10:59:41 作者：jxzheng95
今天小编就为大家分享一篇基于Python中的yield表达式详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
python生成器
python中生成器是迭代器的一种，使用yield返回函数值。每次调用yield会暂停，而可以使用next()函数和send()函数可以恢复生成器。
这里可以参考Python函数式编程指南:对生成器全面讲解
注意到yield是个表达式而不仅仅是个语句，所以可以使用x = yield r 这样的语法。
这个知识点在协程中需要使用。协程的概念指的是在一个线程内，一个程序中断去执行另一个程序，有点类似于CPU中断。这样减少了切换线程带来的负担，同时不需要多线程中的锁机制，因为不存在同时写的问题。
python使用生成器来实现协程，下面看一个python协程应用于生产者消费者问题的例子
def consumer():
r = 'yield'
while True:
#当下边语句执行时，先执行yield r，然后consumer暂停，此时赋值运算还未进行
#等到producer调用send()时，send()的参数作为yield r表达式的值赋给等号左边
n = yield r #yield表达式可以接收send()发出的参数
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) #调用consumer生成器
print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r)
c.close()
c = consumer()
produce(c)
注意到send需要先调用send(None)，因为只有生成器是暂停状态才可以接收send的参数。
为了理解send()恢复生成器的过程，我们可以再看一个例子：
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)
可以看到实际上y=r.send(10) 的参数10是赋给了a。整个运行过程即执行x=next(r) 之后，gen()执行了yield 1 然后暂停，没有进行对a的赋值。但再调用y=r.send(10) 时赋值过程继续，并把10赋给了a.
以上这篇基于Python中的yield表达式介绍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脚本之家。
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