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  • python yield 和 yield from用法总结

    #例1. 简单输出斐波那契數列前 N 个数
    #缺点:该函数可复用性较差,因为 fab 函数返回 None,其他函数无法获得该函数生成的数列
    #要提高 fab 函数的可复用性,最好不要直接打印出数列,而是返回一个 List。
    def fab1(max):
        n, a, b = 0, 0, 1
        while n < max:
            print(b,end=' ')
            a, b = b, a + b
            n = n + 1
    fab1(5)  

    #例 2. 
    #缺点:该函数在运行中占用的内存会随着参数 max 的增大而增大,如果要控制内存占用,
    #最好不要用 List 来保存中间结果,而是通过 iterable 对象来迭代   
    def fab2(max): 
        n, a, b = 0, 0, 1 
        L = [] 
        while n < max: 
            L.append(b) 
            a, b = b, a + b 
            n = n + 1 
        return L

    #例3 
    #说明:带有 yield 的函数不再是一个普通函数,Python 解释器会将其视为一个 generator,
    #调用 fab(5) 不会执行 fab 函数,而是返回一个 iterable 对象!
    #在 for 循环执行时,每次循环都会执行 fab 函数内部的代码,执行到 yield b 时,fab 函数就返回一个迭代值,
    #下次迭代时,代码从 yield b 的下一条语句继续执行,而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的,
    #于是函数继续执行,直到再次遇到 yield。
    def fab3(max):
        n, a, b = 0, 0, 1
        while n < max:
            yield b
            # print b
            a, b = b, a + b
            n = n + 1
    f=fab3(5)
    print("f是一个可迭代对象,并没有执行函数")
    print(f)
    print('fab3返回的是一个iterable 对象,可以用for循环获取值')
    for n in f:
        print(n)

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    #例4:
    #说明:yield from iterable本质上等于for item in iterable: yield item的缩写版   
     
    def f_wrapper1(f):
        for g  in f:
            yield g
    wrap = f_wrapper1(fab3(5))
    for in wrap:
        print(i,end=' ')
     
    print(' 使用yield from代替for循环')
    def f_wrapper2(f):
         yield from f#注意此处必须是一个可生成对象
    wrap = f_wrapper2(fab3(5))
    for in wrap:
        print(i,end=' ')
    print(' ---------------------')
     
     
    print('yield from包含多个子程序')
    def g(x):
        yield from range(x, 0, -1)
        yield from range(x)
    print(list(g(5)))
    for g  in g(6):
        print(g,end=',')
         
         
    print(' ---------------------')  注意红色部分就是替代的部分,yield from iterable本质上等于for item in iterable: yield item的缩写版   
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    #例5 利用yield from语句向生成器(协程)传送数据
    #传统的生产者-消费者模型是一个线程写消息,一个线程取消息,通过锁机制控制队列和等待,但一不小心就可能死锁。
    #如果改用协程,生产者生产消息后,直接通过yield跳转到消费者开始执行,待消费者执行完毕后,换回生产者继续生产,效率极高:
    def  consumer_work(len):
        # 读取send传进的数据,并模拟进行处理数据
        print("writer:")
        w=''
        while True:
            w = yield w    # w接收send传进的数据,同时也是返回的数据
            print('[CONSUMER] Consuming %s...>> ', w)
            w*=len #将返回的数据乘以100
            time.sleep(0.1) 
    def consumer(coro):
        yield from coro#将数据传递到协程(生成器)对象中
     
     
    def produce(c):
        c.send(None)# "prime" the coroutine
        for in range(5):
            print('[Produce] Producing %s----', i)
            w=c.send(i)#发送完成后进入协程中执行
            print('[Produce] receive %s----', w)
        c.close()
         
    c1=consumer_work(100)
    produce(consumer(c1))<br><br>执行结果:<br>writer:<br>[Produce] Producing %s---- 0<br>[CONSUMER] Consuming %s...>>  0<br>[Produce] receive %s---- 0<br>[Produce] Producing %s---- 1<br>[CONSUMER] Consuming %s...>>  1<br>[Produce] receive %s---- 100<br>[Produce] Producing %s---- 2<br>[CONSUMER] Consuming %s...>>  2<br>[Produce] receive %s---- 200<br>[Produce] Producing %s---- 3<br>[CONSUMER] Consuming %s...>>  3<br>[Produce] receive %s---- 300<br>[Produce] Producing %s---- 4<br>[CONSUMER] Consuming %s...>>  4<br>[Produce] receive %s---- 400<br><br>yield from一般掌握这两种用法即可
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