yield

　　本文主要介绍python中Enhanced generator即coroutine相关内容，包括基本语法、使用场景、注意事项，以及与其他语言协程实现的异同。 enhanced generator 　　在 上文 介绍了yield和generator的使用场景和主意事项，只用到了generator的next方法，事实上generator还有更强大的功能。 PEP 342 为generator增加了一系列方法来使得generator更像一个协程Coroutine。做主要的变化在于早期的yield只能返回值（作为数据的产生者）， 而新增加的send方法能在generator恢复的时候消费一个数值，而去caller（generator的调用着）也可以通过throw在generator挂起的主动抛出异常。 　　首先看看增强版本的yield，语法格式如下： 　　back_data = yield cur_ret 　　这段代码的意思是：当执行到这条语句时，返回cur_ret给调用者；并且当generator通过next()或者send(some_data)方法恢复的时候，将some_data赋值给back_data.For example: 1 def gen(data): 2 print 'before yield', data 3 back_data = yield data 4

　　协程和一般多线程的区别是，一般多线程由系统决定该哪个线程执行，是抢占式的，而协程是由每个线程自己决定自己什么时候不执行，并把执行权主动交给下一个线程。 协程是用户空间线程，操作系统其存在一无所知，所以需要用户自己去做调度，用来执行协作式多任务非常合适。 　　线程和协同程序的主要不同在于：在多处理器情况下， 多线程程序同时运行多个线程；而协同程序是通过协作来完成，在任一指定时刻只有一个协同程序在运行，并且这个正在运行的协同程序只在必要时才会被挂起 。这样Lua的协程就不能利用现在多核技术了。 （一）Coroutine 基础 　　 Lua 协程有三个状态：挂起态（suspended）、运行态（running）、停止态（dead）。可以通过coroutine.status来查看协程出于神马状态。 Lua所支持的协程全称被称作协同式多线程（collaborative multithreading）。Lua为每个coroutine提供一个独立的运行线路。然而和多线程不同的地方就是，coroutine只有在显式调用yield函数后才被挂起，同一时间内只有一个协程正在运行。 Lua将它的协程函数都放进了coroutine这个表里，其中主要的函数如下 创建一个协程需要调用coroutine.create 。它只接收单个参数，这个参数是 coroutine 的主函数。 create

协同程序与线程差不多，也就是一条执行序列，拥有自己独立的栈，局部变量和指令指针，同时又与其它协同程序共享全局变量和其它大部分东西。线程与协同程序的主要区别在于，一个具有多线程的程序可以同时运行几个线程，而协同程序却需要彼此协作地运行。就是说，一个具有多个协同程序的程序在任何时刻只能运行一个协同程序，并且正在运行的协同程序只会在其显示地挂起时，它的执行才会暂停。 一、 lua协程函数概览 方法 描述 coroutine.create() 创建coroutine，返回coroutine， 参数是一个函数，当和resume配合使用的时候就唤醒函数调用 coroutine.resume() 重启coroutine，和create配合使用 coroutine.yield() 挂起coroutine，将coroutine设置为挂起状态，这个和resume配合使用能有很多有用的效果 coroutine.status() 查看coroutine的状态.注：coroutine的状态有四种：dead，suspend，running,normal coroutine.wrap（） 创建coroutine，返回一个函数，一旦你调用这个函数，就进入coroutine，和create功能重复 coroutine.running() 返回正在跑的coroutine，一个coroutine就是一个线程

// 数组的扩展 let arr=[3,5,7]; let arr2=Array.from(arr,(x)=>x*5);//新数组 console.log(arr2); for (const item of arr) {//for of 遍历数组元素 console.log(item); } for (const elem of arr2.values()) { console.log(elem);//键值 } //Array.prototype.flat()拉平数组 // 对象的扩展 for in 遍历对象 var myObject={ 　　a:1, 　　b:2, 　　c:3 } console.log(Object.keys(myObject)); for (var key in myObject) { console.log(key);//a b c } const proto = { foo: 'hello' }; const proto2 = { foo: 'hello' }; const obj = {// super指向当前对象的原形对象 foo: 'world', find() { return super.foo; } }; Object.setPrototypeOf(obj, proto);//设置对象obj的原型对象 console.log(obj.find(

⼀. ⽣成器 什么是⽣成器. ⽣成器实质就是迭代器. 在python中有三种⽅式来获取⽣成器: 1. 通过⽣成器函数 2. 通过各种推导式来实现⽣成器 3. 通过数据的转换也可以获取⽣成器 ⾸先, 我们先看⼀个很简单的函数: 将函数中的return换成yield就是⽣成器 运⾏的结果和上⾯不⼀样. 为什么呢. 由于函数中存在了yield. 那么这个函数就是⼀个⽣成器 函数. 这个时候. 我们再执⾏这个函数的时候. 就不再是函数的执⾏了. ⽽是获取这个⽣成器. 如何使⽤呢? 想想迭代器. ⽣成器的本质是迭代器. 所以. 我们可以直接执⾏__next__()来执⾏ 以下⽣成器. 那么我们可以看到, yield和return的效果是⼀样的. 有什么区别呢? yield是分段来执⾏⼀个 函数. return呢? 直接停⽌执⾏函数. 当程序运⾏完最后⼀个yield. 那么后⾯继续进⾏__next__()程序会报错. 好了⽣成器说完了. ⽣成器有什么作⽤呢? 我们来看这样⼀个需求. 老男孩向JACK JONES订 购10000套学⽣服. JACK JONES就比较实在. 直接造出来10000套衣服. 但是呢, 问题来了. 老男孩现在没有这么多学⽣啊. ⼀次性给我这么多. 我往哪⾥放啊. 很尴尬 啊. 最好的效果是什么样呢? 我要1套. 你给我1套. ⼀共10000套. 是不是最完美的. 区别:

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 一直困扰于yield的使用，今天看到一篇不错的解释，虽然都是英文，不过不要紧，可以跳开，直接看代码的部分就能懂 Improve Your Python: 'yield' and Generators Explained Posted on Apr 07, 2013 by Jeff Knupp Prior to beginning tutoring sessions, I ask new students to fill out a brief self-assessment where they rate their understanding of various Python concepts. Some topics ("control flow with if/else" or "defining and using functions") are understood by a majority of students before ever beginning tutoring. There are a handful of topics, however, that almost all students report having no knowledge or very limited

python第十一天 昨日内容回顾作业讲解 可迭代对象： 可以更新迭代的实实在在值。 内部含有 '__iter__' 方法的。 str list tuple dict set range 优点：操作方法多，操作灵活，直观， 缺点：占用内存。 迭代器： 可以更新迭代的一个工具（数据结构）。 内部含有 '__iter__'``且含有__next__方法的 的。 文件句柄。 优点：节省内存。惰性机制。 缺点：不直观，速度相对慢，操作方法单一，不走回头。 格式化输出。 函数名的应用。 默认参数可变的数据类型坑。作用域的坑。 今日内容 生成器 生成器：python社区，生成器与迭代器看成是一种。生成器的本质就是迭代器。唯一的区别：生成器是我们自己用python代码构建的数据结构。迭代器都是提供的，或者转化得来的。 获取生成器的三种方式： 生成器函数。 生成器表达式。 python内部提供的一些。 生成器函数获得生成器： 函数 def func(): print(111) print(222) return 3 ret = func() print(ret) 生成器函数 def func(): print(111) print(222) yield 3 a = 1 b = 2 c = a + b print(c) yield 4 ret = func() # print(ret) print

content： 1. 什么是生成器 2. 生成器的实现 3. 生成器的应用 一.生成器简介 1.什么是生成器 在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。 跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。 在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。 调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。 可以看到，普通函数就是返回的return，而生成器函数是生成了一个生成器对象。 为什么能和普通函数不一样返回生成器对象？ 因为在python在运行之前进行编译成字节码。发现了yield关键字，所以在编译的时候就定义了。 生成器对象，实际上也是实现了我们的迭代协议的。 为啥会用到生成器？ 简单举个例子： 列表所有数据都在内存中，如果有海量数据的话将会非常耗内存。如果仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。 如果列表元素能按照某种算法推算出来，那我们就可以在循环的过程中不断推算出后续的元素，这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。 生成器在python中的设计使用 实现了延迟求值和惰性求值，也是后面协程实现的基础。 2.生成器怎么用 例子