“send”函数如何与 Python 生成器配合使用，它的实际应用是什么？

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。

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