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Quels sont les divers cas d'utilisation de « rendement de » dans Python 3.3 et ses avantages ?

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2024-10-23 22:46:29876parcourir

What are the Diverse Use Cases of

Comprendre les cas d'utilisation polyvalents du « rendement de » dans Python 3.3

Situations favorisant la syntaxe du « rendement de »

« rendement de » s'avère particulièrement utile dans les scénarios où :

  • Lecture des données des générateurs :

    <code class="python">def reader():
      for i in range(4):
          yield '< ' + str(i)
    
    for i in reader():
      print(i)  # Prints '< 0', '< 1', '< 2', '< 3'

    "rendement de" offre un moyen pratique de parcourir les données générées par un autre générateur.

  • Envoi de données aux coroutines :

    <code class="python">def writer():
      while True:
          w = (yield)
          print('> ', w)
    
    w = writer()
    for i in range(4):
      w.send(i)  # Prints '> 0', '> 1', '> 2', '> 3'</code>

    « rendement de » permet à la coroutine « écrivain » de recevoir des données de manière transparente envoyé depuis une source externe.

Pourquoi le « rendement de » est-il comparé aux micro-threads ?

« rendement de » reflète le comportement des micro-threads dans le sens que :

  • Connexion transparente :
    Il établit une connexion bidirectionnelle qui propage de manière transparente les données et les exceptions entre l'appelant et le sous-générateur.
  • Interaction bidirectionnelle :
    Les données peuvent être envoyées à la fois dans et hors du sous-générateur, permettant une communication flexible.

Exemple : combiner la lecture et l'écriture de données

Une application pratique du « rendement de » consiste à combiner la lecture et l'écriture de données en une seule fonction. Prenons l'exemple suivant :

<code class="python">def data_handler():
    for i in reader():
        yield from writer(i)

for i in data_handler():
    print(i)  # Prints the data written by 'writer'</code>

La fonction "data_handler" utilise "yield from" pour transmettre les données de manière séquentielle du générateur "lecteur" à la coroutine "écrivain", créant ainsi un pipeline de traitement de données rationalisé.

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