yield

关于python异步编程的演进过程，两篇文章阐述得妥妥当当，明明白白。 中文资料：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxMjY5NTE0MA==&mid=2247483720&idx=1&sn=f016c06ddd17765fd50b705fed64429c 英文资料：http://aosabook.org/en/500L/a-web-crawler-with-asyncio-coroutines.html 其实中文资料就是参考的英文资料，英文资料是开源书《 500 Lines or Less 》中的一个主题章节，整书地址：https://github.com/aosabook/500lines python的asyncio源码的核心思路其实跟基于生成器的协程异步编程思路大体一致，只是前者做了大量的代码优化和功能扩充。所以对照生成器协程代码来理解asyncio是很有帮助的。以下的这一小段代码就是采用基于生成器的协程的异步编程方式写的一个小爬虫案例，来自上述中文资料，asyncio的核心代码的思路大体上能从这段代码中找到原型。 该脚本命名为：yield_from.py import socket from selectors import DefaultSelector, EVENT_READ, EVENT_WRITE selector =

阐述思路是：迭代（iteration）、迭代器（iterator）、生成器（generator）。 迭代 迭代是重复反馈过程的活动，其目的通常是为了接近并到达所需的目标或结果。每一次对过程的重复被称为一次 “ 迭代 ” ，而每一次迭代得到的结果会被用来作为下一次迭代的初始值。 在python中,迭代通常是通过for ... in ...来完成的,而且只要是可迭代对象(iterable),都能进行迭代.这里简单讲下 iterator : iterator是实现了iterator.__iter__()和iterator.__next__()方法的对象。iterator.__iter__()方法返回的是iterator对象本身.根据官方的说法,正是这个方法,实现了for ... in ...语句.而iterator.__next__()是iterator区别于iterable的关键了,它允许我们显式地获取一个元素.当调用next()方法时,实际上产生了2个操作: 更新iterator状态,令其指向后一项,以便下一次调用 返回当前结果 （正是__next__(),使得iterator能在每次被调用时,返回一个单一的值；iterator是消耗型的,即每一个值被使用过后,就消失了.因此,你可以将以上的操作2理解成pop.） 【for…in…情况： 】 生成器 ： 【基本概念： 常说的生成器

在编程中我们经常会用到列表，以前使用列表时需要声明和初始化，在数据量比较大的时候也需要把列表完整生产出来，例如要存放1000给数据，需要准备长度1000的列表，这样计算机就需要准备内存放置这个列表，在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator，这个功能在列表使用时比较节省空间，使用方法： g=(i*2 for i in range(10)) data=g.__next__() print(d) 取列表时data=g.__next__(),此时才去生成。 应用：生成斐波拉契数列 def fig(num): n,a,b=0,0,1 while n<num: yield b a,b=b,a+b n+=1 return 'done' fig(10) 定义长度为10的数列 fig(10) for i in range(10): try: x=next(g) print(x) except StopIteration as e: print('error %s' % e.value) break 运行结果： 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 这里，最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到 return 语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用 next() 的时候执行，遇到

5.10 生成器 函数内有yield关键字，再调用函数就不会立刻执行函数体代码，会得到一个返回值，该返回值就是生成器，生成器本质就是迭代器 1、iter_obj=obj. iter ()， 拿到迭代器 2、出发iter_obj. next ()，拿到该方法的返回值，赋值给item 3、周而复始，直到函数内不在有yield，即取值完毕 4、for会检测到StopIteration异常，结束循环 yield功能： 1、提供了一种自定义迭代器的方式 2、yield可以返回多次值 range() 5.10.1 生成器之yield的表达式形式

How does this code, involving assignment and the yield operator, work? The results are rather confounding. def test1(x): for i in x: _ = yield i yield _ def test2(x): for i in x: _ = yield i r1 = test1([1,2,3]) r2 = test2([1,2,3]) print list(r1) print list(r2) Output: [1, None, 2, None, 3, None] [1, 2, 3] The assignment syntax ("yield expression") allows you to treat the generator as a rudimentary coroutine. First proposed in PEP 342 and documented here: https://docs.python.org/2/reference/expressions.html#yield-expressions The client code that is working with the generator can communicate

1. 生成器 1. 列表生成式 对于一个列表，如果你想要把列表的每个元素进行*2的操作，要么是使用for循环进行操作，还有就是可以使用列表生成式 for 循环: num = [1,2,3,4,5] num2= [] for n in num: n=n*2 num2.append(n)print(num2) 列表生成式： num = [1,2,3,4,5] num2 = [i * 2 for i in num] # 对于num中的i，每个i*2，放到新的列表中num3 = [i *2 for i in num if i<4] # 还可以加判断，对于num中的i，如果i<4，就i*2，然后放到新列表中 print(num2)print(num3) 2. 简单的生成器 生成器，就是将列表生成式的 [] 改成 () 就行。 num = (i * 2 for i in range(1,10)) print(num) # generator对象 print(num.__next__()) # 通过__next__()方法取值，一次取一个 print(next(num)) # 通过next()方法取值，一次取一个 for i in num: # 通过循环遍历，获取所有值 print(i) 3. 复杂的生成器 复杂的生成器。上面的生成器是很简单的，才能用列表生成式实现，但是如果复杂的呢

一、迭代器 1、迭代器概念： 器：包含了多个值的容器 迭代：循环反馈（一次从容器在取出一个值） 迭代器：从装有多个值的容器在一次取出一个值 ls=[3,5,7,1,9] 遍历：被遍历的对象必须是有序容器 i=0 while i<len(ls): print(ls[i]) i+=1 输出结果 3 5 7 1 9 属于无序输出 输出的是有序的 st={1,2,3,4,5} dic={'a':1,'b':2} 2、可迭代对象概念： 对象：python中的一个对象（装有地址的变量） 可迭代对象：该对象有_iter_()方法，调用该方法返回迭代器对象 有哪些：str | list | tuple | dict | set | range() | file | 迭代器对象 | enumerate() | 生成器 [].__iter__() ().__iter__() {}.__iter__() {1,}.__iter__() 可迭代对象调用_iter_()方法得到迭代器对象 　　 二、迭代器对象 1、迭代器对象迭代器对象就可以做到不依赖索引取值（一次从容器中取出一个值）迭代器对象都有_next_()方法，且通过该方法获取容器中的值，获取规则，从前往后一次一个有哪些：file | enumerate() | 生成器 重点：1.从迭代器对象中取元素，取一个少一个，如果要从头开始去

1.yield实现的功能 yield return： 先看下面的代码，通过yield return实现了类似用foreach遍历数组的功能，说明yield return也是用来实现迭代器的功能的。 using static System.Console; using System.Collections.Generic; class Program { //一个返回类型为IEnumerable<int>，其中包含三个yield return public static IEnumerable<int> enumerableFuc() { yield return 1; yield return 2; yield return 3; } static void Main(string[] args) { //通过foreach循环迭代此函数 foreach(int item in enumerableFuc()) { WriteLine(item); } ReadKey(); } } 输出结果： 1 2 3 yield break: 再看下面的代码，只输出了1，2，没有输出3，说明这个迭代器被yield break停掉了，所以yield break是用来终止迭代的。 using static System.Console; using System.Collections

Thread.yield()方法作用是：暂停当前正在执行的线程对象（及放弃当前拥有的cup资源），并执行其他线程。 yield()做的是让当前运行线程回到可运行状态，以允许具有相同优先级的其他线程获得运行机会。因此，使用yield()的 目的是让相同优先级的线程之间能适当的轮转执行。但是，实际中无法保证yield()达到让步目的，因为让步的线程还有可能被 注意 ： yield()从未导致线程转到等待/睡眠/阻塞状态。在大多数情况下，yield()将导致线程从运行状态转到可运行状态，但有可能没有效果。 文章来源: https://blog.csdn.net/qfc8930858/article/details/89790221