android ndk下没有pthread_yield，好在std::this_thread::yield()可以达到同样的效果
一个多线程的算法中，发现线程利用率只有47%左右，大量的处理时间因为usleep(500)而导致线程睡眠； 性能始终上不去。 把usleep(500)修改为std::this_thread::yield()后，程序性能提升了20%，线程利用率达到76%。 来源： https://www.cnblogs.com/ahfuzhang/p/11639811.html
yield
Pytest---yield
场景:你已经可以将测试方法前要执行的或依赖的解决了，测试 方法后销毁清除数据的要如何进行呢?范围是模块级别的。类似 setupClass 解决:通过在同一模块中加入 yield关键字，yield是调用第一次 返回结果，第二次执行它下面的语句返回。 py1.pyimport pytest@pytest.fixture()def login(): print('输入用户名密码登陆') yield print('退出登陆') py2.pydef test_cart(login): print('用例1，登陆后执行添加购物车功能操作')def test_search(): print('用例2，不登陆查询功能操作')def test_pay(login): print('用例3,登陆后执行支付功能操作')执行结果: 输入用户名密码登陆 PASSED [ 33%]用例1， 登陆后执行添加购物车功能操作 退出登陆 test_fixure.py::test_search PASSED [ 66%]用例2， 不登陆查询功能操作 test_fixure.py::test_pay 输入用户名密码登陆 PASSED [100%]用例3, 登陆后执行支付功能操作 退出登陆 来源： https://www.cnblogs.com/QaStudy/p/11638352.html
python_生成器
生成器： # 生成器函数（内部是否包含yield） def func(): print('F1') yield 1 print('F2') yield 2 print('F3') yield 100 print('F4') # 函数内部代码不会执行，返回一个 生成器对象。 v1 = func() # 生成器是可以被for循环，一旦开始循环那么函数内部代码就会开始执行。 for item in v1: print(item) 总结：函数中如果存在yield，那么该函数就是生成器函数，调用生成器函数会返回一个生成器，生成器只有被for循环时，生成器函数内部的代码才会执行，每次循环都会获取yield返回的值。 来源： https://www.cnblogs.com/wangdianchao/p/11637637.html
How to “yield put” in redux-saga within a callback?
Because "yield"-statement isn't allowed within a callback, how can i use the "put" feature of redux-saga within a callback? I'd like to have the following callback: function onDownloadFileProgress(progress) { yield put({type: ACTIONS.S_PROGRESS, progress}) } This isn't working and ends up in "unexpected token", because yield is not allowed in a plain function. Otherwise i can't pass a callback as a " function * ", that would allow yield. ES6 seems broken here. I've read that redux-saga provides some features called " channels ", but to be honest, i didn't get it. I've read several times about
第四章生成器及推导式及匿名函数以及闭包
生成器 迭代器:python中内置的一种节省空间的工具 生成器的本质就是一个迭代工具 迭代器和生成器的区别: 迭代器是python自带的,生成器是程序员自己写的 在函数中将return改写成yield就是一个生成器 retunrn 与 yield的区别 return 和 yield 都是返回 return 可以写多个,但是只执行一次,yield可以写多个,还可以返回多次 一个_next_()对应一个 yield 生成器可以使用for循环获取值 yield form --将可迭代对象元素逐个返回 在函数的内部yield 能将for循环和while循环进行临时暂停 推导式 print([i for i in range(50) if i % 2 == 1]) [变量(加工后的变量)for 循环 加工方式] 生成器表达式 (变量(加工后的变量) for循环) (变量(加工后的变量) for循环 加工条件) 列表 [变量(加工后的变量) for 循环] [变量(加工后的变量) for 循环 加工条件] 字典推导式 print({i:i+1 for i in range(10)}) print({i:i+1 for i in range(10) if i % 2 == 0}) {键:值 for循环 加工条件} 集合推导式 print({i for i in range(10)}) print
Yield multiple objects at a time from an iterable object?
问题 How can I yield multiple items at a time from an iterable object? For example, with a sequence of arbitrary length, how can I iterate through the items in the sequence, in groups of X consecutive items per iteration? 回答1: Your question is a bit vague, but check out the grouper recipe in the itertools documentation. def grouper(n, iterable, fillvalue=None): "grouper(3, 'ABCDEFG', 'x') --> ABC DEF Gxx" args = [iter(iterable)] * n return izip_longest(fillvalue=fillvalue, *args) (Zipping the same
Calling IronRuby from C# with a delegate
问题 Is it possible to call an IronRuby method from C# with a delegate as parameter in such a way that yield would work? The following gives me a wrong number of arguments (1 for 0) exception. Action<string> action = Console.WriteLine; var runtime = Ruby.CreateRuntime(); var engine = runtime.GetEngine("rb"); engine.Execute(@" class YieldTest def test yield 'From IronRuby' end end "); object test = engine.Runtime.Globals.GetVariable("YieldTest"); dynamic t = engine.Operations.CreateInstance(test);
迭代器和生成器
迭代器示例：（循环底层就是使用迭代器）特点：节省内存 惰性执行 不可逆向迭代 str1 = "alex" iterable = iter(str1) #iter函数可以将一个可迭代数据变成迭代器 # print(iterable.__dir__()) #迭代器里面有__iter__ 和 __next__方法 # print(len(iterable)) # 迭代器里没有len方法 print(iterable.__sizeof__()) # 内存中固定占据32个字节 print(iterable.__next__()) print(iterable.__next__()) print(iterable.__next__()) print(iterable.__next__()) # print(iterable.__next__()) #迭代器没有元素时会报错 View Code 生成器示例 def generator(): # 创建一个迭代器 print("yiled之前") yield 1 yield 2 yield 8 print('yield之后') a = generator() print(a.__sizeof__()) #固定占据96个字节 print(a.__next__()) # 执行时找到yield就停止 # print(a.__next__())
Python连载40-协程定义及状态、send语句、yield用法
一、协程 1.历史进程： （1）3.4引入协程，用yield来实现 （2）3.5引入协程语法 （3）实现协程比较好的包有asyncio,tornado,gevent 2.定义：协程是为非抢占式多任务产生子程序的计算机程序组件，协程允许不同入口点在不同位置暂停或开始执行程序 3.从技术角度讲，协程就是一个可以暂停执行的函数，或者干脆把协程理解为一个生成器 4.协程对资源的消耗很小，要比多进程消耗的资源小多了，因此多并发下，协程更节省资源。 5.协程的实现 （1）yield返回；（2）send调用 （3）协程的三个状态： inspect.geigeneratorstate(...)函数确定，该函数会返回下面的字符串中的一个： GEN_CREATED:等待开始执行 GEN_RUNNING:解释器正在执行 GEN_SUSPENED:在yield表达式处暂停 GEN_CLOSED:执行结束 next预激（prime） 6.举例子（注意里面的注释） def simple_coroutine(): print("->start") x = yield#这个函数执行到这里停止了，等待着给它赋值，也就是后面的send语句 print("->recived",x) #主线程 sc = simple_coroutine() print(1111) #可以使用sc.send(None),效果一样 next
python之迭代器 生成器 枚举 常用内置函数 递归
迭代器 迭代器对象：有__next__()方法的对象是迭代器对象，迭代器对象依赖__next__()方法进行依次取值 with open('text.txt','rb',) as f: res = f.__next__() # 第一行内容 print(res) res = f.__next__() # 第二行内容 print(res) 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。 以下实例使用 yield 实现斐波那契数列： import sys def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契 a, b, counter = 0, 1, 0 while True: if (counter > n): return yield a a, b = b, a + b counter += 1 f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成 while True: try: