Python 3.3 中“yield from”的力量
Python 3.3 引入了“yield from”语法,为编程带来了革命性的方法与生成器和协程。虽然与常规生成器类似,yield from 在调用者和子生成器之间建立了直接连接,允许无缝双向通信。
1.从生成器读取数据
最简单的用例是从生成器读取数据。通过使用yield from,我们可以使用类似于常规循环的简化语法从生成器接收值。
例如,考虑一个模拟读取数据的生成器:
<code class="python">def reader(): for i in range(4): yield '<p>使用从 yield 中,我们可以按如下方式迭代数据:</p> <pre class="brush:php;toolbar:false"><code class="python">def reader_wrapper(g): yield from g wrap = reader_wrapper(reader()) for i in wrap: print(i)</code>
2.将数据发送到协程
将数据发送到协程时产生闪烁。使用yield from,发送到包装器的数据会透明地转发到协程。
考虑一个将数据写入特定目的地的协程:
<code class="python">def writer(): while True: w = (yield) print('>> ', w)</code>
使用yield将数据发送到此编写器来自:
<code class="python">def writer_wrapper(coro): coro.send(None) while True: try: x = (yield) coro.send(x) except StopIteration: pass w = writer() wrap = writer_wrapper(w) wrap.send(None) for i in range(4): wrap.send(i)</code>
3.异常处理
yield from 无缝处理异常。子生成器中引发的异常将传播到调用者。此外,发送到包装器的异常可以被扔到子生成器中。
例如,在我们的编写器协程中:
<code class="python">def writer(): while True: try: w = (yield) except SpamException: print('***') else: print('>> ', w)</code>
使用yield from,我们可以按如下方式处理异常:
<code class="python">def writer_wrapper(coro): yield from coro</code>
4。双向通信的力量
yield from 的关键方面是它建立的双向连接。它不仅可以向协程发送数据,还可以传播异常并返回子生成器的最终值。
结论
yield from 是一个强大的工具彻底改变了 Python 中的生成器和协程。它简化了双向通信,无缝处理异常,并允许优雅的解决方案。它的用例远远超出了所讨论的示例,使其成为 Python 中许多高级编程任务的重要组成部分。
以上是释放双向通信的力量:'yield from”为 Python 3.3 带来了什么?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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