Python 3.3 の "yield from" の多用途なユースケースを理解する
"yield from" 構文が好まれる状況
"yield from" は特に証明されています
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ジェネレーターからのデータの読み取り:
<code class="python">def reader(): for i in range(4): yield '<p>「yield from」は、生成されたデータを反復処理する便利な方法を提供します。 </p></code>
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コルーチンへのデータ送信:
<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>
「yield from」により、「ライター」コルーチンがシームレスにデータを受信できるようになります。外部ソースから送信されます。
「yield from」がマイクロスレッドと比較されるのはなぜですか?
「yield from」は、ある意味でマイクロスレッドの動作を反映しています。それ:
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透過的な接続:
呼び出し元とサブジェネレーターの間でデータと例外を透過的に伝播する双方向接続を確立します。 -
双方向インタラクション:
データはサブジェネレーターに送受信できるため、柔軟な通信が可能になります。
例: データの読み取りと書き込みの組み合わせ
「yield from」の実際的な応用例の 1 つは、データの読み取りと書き込みを 1 つの関数に結合することです。次の例を考えてみましょう。
<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>
「data_handler」関数は、「yield from」を使用して、「reader」ジェネレーターから「writer」コルーチンにデータを順番に渡し、合理化されたデータ処理パイプラインを作成します。
以上がPython 3.3 の「yield from」の多様な使用例とその利点は何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

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