基于Python中的yield表达式介绍
python生成器
python中生成器是迭代器的一种，使用yield返回函数值。每次调用yield会暂停，而可以使用next()函数和send()函数可以恢复生成器。
这里可以参考Python函数式编程指南:对生成器全面讲解
注意到yield是个表达式而不仅仅是个语句，所以可以使用x=yieldr这样的语法。
这个知识点在协程中需要使用。协程的概念指的是在一个线程内，一个程序中断去执行另一个程序，有点类似于CPU中断。这样减少了切换线程带来的负担，同时不需要多线程中的锁机制，因为不存在同时写的问题。
python使用生成器来实现协程，下面看一个python协程应用于生产者消费者问题的例子
defconsumer():
r='yield'
whileTrue:
#当下边语句执行时，先执行yieldr，然后consumer暂停，此时赋值运算还未进行
#等到producer调用send()时，send()的参数作为yieldr表达式的值赋给等号左边
n=yieldr#yield表达式可以接收send()发出的参数
ifnotn:
return
print('[CONSUMER]Consuming%s...'%n)
r='200OK'
defproduce(c):
c.send(None)
n=0
whilen<5:
n=n+1
print('[PRODUCER]Producing%s...'%n)
r=c.send(n)#调用consumer生成器
print('[PRODUCER]Consumerreturn:%s'%r)
c.close()
c=consumer()
produce(c)
注意到send需要先调用send(None)，因为只有生成器是暂停状态才可以接收send的参数。
为了理解send()恢复生成器的过程，我们可以再看一个例子：
defgen():
a=yield1
print('yielda%s'%a)
b=yield2
print('yieldb%s'%b)
c=yield3
print('yieldc%s'%c)
r=gen()
x=next(r)
print('nextx%s'%x)
y=r.send(10)
print('nexty%s'%y)
z=next(r)
print('nextz%s'%z)
可以看到实际上y=r.send(10)的参数10是赋给了a。整个运行过程即执行x=next(r)之后，gen()执行了yield1然后暂停，没有进行对a的赋值。但再调用y=r.send(10)时赋值过程继续，并把10赋给了a.
以上这篇基于Python中的yield表达式介绍就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。
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