\"send\" 함수는 Python 생성기와 어떻게 작동하며 실제 응용 프로그램은 무엇입니까?

"send" 함수와 함께 Python 생성기 사용

Python의 생성기는 다음 작업을 하지 않고도 일련의 값을 느리게 반복하는 방법을 제공합니다. 전체 시퀀스를 메모리에 저장합니다. Yield 키워드는 값을 생성하고 생성기 함수의 실행을 일시 중지하는 데 사용됩니다. 하지만 제너레이터 사용에 중요한 역할을 하는 send라는 또 다른 메서드가 있습니다.

"send" 함수의 목적

send() 함수는 Python 생성기를 사용하면 생성기 함수의 실행을 재개하고 해당 함수에 값을 "전송"할 수 있습니다. 이 값은 현재 항복 표현식의 결과가 됩니다. 생성기가 생성한 다음 값을 반환하는 Yield와 달리 send()는 생성기로 전송된 값을 반환합니다.

"send" 함수 이해

명확히 하기 위해 일련의 두 배 숫자를 생성하는 생성기 함수를 상상해 보십시오. Yield를 사용하면 다음 두 배의 숫자를 검색할 수 있습니다.

<code class="python">def double_generator():
    while True:
        x = yield
        yield x * 2</code>

이제 이 생성기에 값 10을 전송한다고 가정해 보겠습니다. send()를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.

<code class="python">generator = double_generator()
next(generator)  # Initiate the generator
result = generator.send(10)  # Send 10 into the generator
print(result)  # Output: 20</code>

이 예에서 send() 호출은 산출된 지점(x = 산출)에서 생성기 함수를 재개하고 전송된 값(10)을 할당합니다. )를 변수 x에 대입하고, 다음 Yield 문(yield x * 2)의 결과인 20을 반환합니다.

실습에서의 "send" 예시

send() 사용은 단순한 배가 생성기에만 국한되지 않습니다. 이는 생성기 함수에 값을 전달하고 해당 실행을 동적으로 제어하려는 경우 특히 유용할 수 있습니다. 예를 들어, send()에 의존하는 다음 코드를 고려해보세요.

<code class="python">@defer.inlineCallbacks
def do_something():
    result1 = yield long_running_process(10)
    result2 = yield long_running_process(result1 * 2)
    defer.returnValue(result2 / 10)</code>

이 코드는 Twisted의 @defer.inlineCallbacks 데코레이터를 사용합니다. 이를 통해 비동기 코드를 동기 코드처럼 작성할 수 있습니다. 여기서 long_running_process()는 완료하는 데 시간이 좀 걸리고 Deferred를 반환하는 함수입니다.

do_something()이 실행되면서 생성기 함수에 값을 보냅니다. 예를 들어 초기 양보 후에는 long_running_process(10)에서 반환한 Deferred가 해결될 때까지 실행이 일시 중지됩니다. 그런 다음 Deferred의 결과는 생성기로 다시 전송되어 result1 변수에 할당됩니다.

이 동적 흐름을 사용하면 보다 복잡한 비동기 코드를 보다 간단한 방식으로 작성할 수 있으므로 Python에서 비동기 프로세스로 작업합니다.

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