将 Python 生成器与“发送”函数结合使用
Python 中的生成器提供了一种惰性迭代一系列值的方法,而无需将整个序列存储在内存中。 Yield 关键字用于生成值并暂停生成器函数的执行。然而,还有另一种方法,称为 send,它在使用生成器时起着至关重要的作用。
“send”函数的用途
send() 函数Python 生成器允许您恢复生成器函数的执行并向其中“发送”一个值。该值成为当前yield 表达式的结果。与返回生成器生成的下一个值的 yield 不同,send() 返回发送到生成器的值。
理解“发送”函数
为了澄清这一点,想象一个生成器函数,它生成一个双倍数字的序列。使用yield,你可以检索下一个加倍的数字:
<code class="python">def double_generator(): while True: x = yield yield x * 2</code>
现在,假设你想将值10发送到这个生成器中。使用 send(),您可以执行以下操作:
<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>
在此示例中,send() 调用从生成点 (x = yield) 恢复生成器函数,分配发送的值 (10 ) 到变量x,并返回下一个yield语句的结果(yield x * 2),即20。
“发送”的实践示例
使用 send() 不仅限于简单的加倍生成器。当您想要将值传递到生成器函数并动态控制其执行时,它特别有用。例如,考虑以下依赖于 send() 的代码:
<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>
此代码使用 Twisted 的 @defer.inlineCallbacks 装饰器,它允许编写异步代码,就像编写同步代码一样。这里,long_running_process() 是一个需要一些时间才能完成并返回 Deferred 的函数。
当 do_something() 执行时,它将值发送到生成器函数中。例如,在初始yield之后,执行暂停,直到long_running_process(10)返回的Deferred被解决。然后,Deferred 的结果被发送回生成器,并被分配给变量 result1。
这种动态流程允许以更简单的方式编写更复杂的异步代码,从而更容易在 Python 中使用异步进程。
以上是'send”函数如何与 Python 生成器配合使用,它的实际应用是什么?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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