yield

生成器本质就是迭代器,所以取值方式和迭代器一样,只不过迭代器是python自带的,生成器是自己写的 生成器的生成方式:a--通过生成器函数;b--推导式;c--python内置函数或模块(a,c本质一样,都是通过生成器函数,3是自带的,1是自己写) return和yield: 都是返回值,都可以返回多个,只是return是一次性返回多个 return还会终止函数的执行,函数体内return后面的代码不执行 yield会记录当前的执行位置: 一个yield对应一个next yield和yield from的区别(例3.3 例3.4): yield:将可迭代对象一次性返回 yield from:将可迭代对象一个一个地返回 例 3.1 def func(): print(1) yield 2 func() # 函数的调用就是生成生成器,什么都不输出..如果只print(func())是生成器的内存地址 print(func().__next__()) # 因为生成器的本质就是迭代器,所以取值和迭代器是一样的 例 3.2 def func(): print(1) yield 11 print(2) yield 22 func() print(func()) print(func().__next__()) print(func().__next__()) 例 3.3 def func():

一.协程认识 协程： 单线程下的并发，又称为微线程，纤程。一句话说明什么是协程: 协程是一种用户态的轻量级线程，即协程是由用户程序自己控制调度的。 　　协程是基于单线程实现并发，即只用一个主线程(cpu只用一个)，为实现并发，先认识并发本质(切换+保存状态) 　　cpu正在运行一个任务，会在两种情况下切走去执行其他的任务（切换由操作系统强制控制），一种情况是该任务发生了阻塞，另外一种情况是该任务计算的时间过长或有一个优先级更高的程序替代了它 　　协程本质上就是一个线程，以前线程任务的切换是由操作系统控制的，遇到I/O自动切换，现在我们用协程的目的就是较少操作系统切换的开销 知识点: 1.协程是基于单线程来实现并发 2.协程的三种状态(和进程相同): 运行、阻塞、就绪3.python的线程属于内核级别，即由操作系统控制调度(如单线程遇到IO或执行时间过长就会交出cpu执行权限，切换其他线程运行) yield 本身就是一种在单线程下可以保存任务运行状态的方法: import time def fun1(): for i in range(10): print(f"第{i}次") time.sleep(1) yield def fun2(): g = fun1() for k in range(10): next(g) #第一次next，执行到yield结束，再次yield

Generator生成器函数 Generator函数是ES2015提出的异步的解决方案，与普通的函数有很大的不同； 特点： （1）generator函数与普通函数不同，普通函数一旦调用就会执行完，但是generator函数中间可以暂停，执行一会歇一会。 （2）在function关键字后面跟一个（*）号； （3）在函数体内部使用yield表达式作为一个状态，实现暂停； （4）generator函数执行并不会有什么效果，而是返回一个迭代器对象，之后调用迭代器的next方法会返回一个值对象。 举例说明： function *go(a){ console.log(1); //yield语句只是标识符，并没有返回值 //yield左边等于next()传来的参数值，没传参则为undefined，yield右边是next()的返回值 let b=yield a; console.log(2); let c=yield b; console.log(3); return c; } let iterator=go('aaa'); let r1=iterator.next();//第一次next()不用传参 console.log(r1);// 1 {value: "aaa", done: false} let r2=iterator.next('bbb'); console.log(r2);//2

I'm currently trying to understand IEnumerator & Coroutine within the context of Unity and am not too confident on what the "yield return null" performs. At the moment i believe it basically pauses and waits for the next frame and in the next frame it'll go back to perform the while statement again. If i leave out the "yield return null" it seems the object will instantly move to its destination or perhaps "skip a lot of frames". So i guess my question is how does this "yield return null" function within this while loop and why is it necessary to have it. void Start () { StartCoroutine(Move())

I have a method that uses a background worker to poll a DLL for a status looking something like this: var timeout = DateTime.Now.AddSeconds(3); while (System.Status != Status.Complete // our status is not complete && DateTime.Now < timeout // have not timed out && !_Worker.CancellationPending) // backgroundworker has not been canceled { //Thread.Yield(); //Thread.SpinWait(1); //Thread.Sleep(1); } When looking at my CPU %, yield() and spinwait() cause my app to shoot up to 50% on my PC. With Sleep(1) my CPU % stays down at 6%. I have been told that that I should choose Thread.Yield() , however

原文: C#8.0——异步流（AsyncStream） 异步流（AsyncStream） 原文地址： https://github.com/dotnet/roslyn/blob/master/docs/features/async-streams.md 注意：以下内容最好能根据反编译工具查看异步流相关类生成的代码效果最佳 异步流是可枚举类（Enumerable）的异步变体，它会在遍历下一个元素的时候（Next）会涉及异步操作。只要继承自 IAsyncEnumerable 就能实现。 首先我们来看下这些在 .netcore3.0 新增的异步流 API namespace System.Collections.Generic { public interface IAsyncEnumerable<out T> { IAsyncEnumerator<T> GetAsyncEnumerator(CancellationToken cancellationToken = default); } public interface IAsyncEnumerator<out T> : IAsyncDisposable { T Current { get; } ValueTask<bool> MoveNextAsync(); } } namespace System { public

I've got a thread that's polling a piece of hardware. while not hardware_is_ready(): pass process_data_from_hardware() But there are other threads (and processes!) that might have things to do. If so, I don't want to burn up cpu checking the hardware every other instruction. It's been a while since I've dealt with threading, and when I did it wasn't Python, but I believe most threading libraries have a yield function or something that allows a thread to tell the scheduler "Give the other threads a chance." while not hardware_is_ready(): threading.yield() # This function doesn't exist. process

Neo4j-Apoc APOC https://neo4j-contrib.github.io/neo4j-apoc-procedures/#_virtual_nodes_rels 提供的函数 存储过程应有尽有， 也可以自行实现添加 CALL apoc.help("dijkstra") Apoc配置： apoc.trigger.enabled=false/true : Enable triggers apoc.ttl.enabled=false/true: Enable time to live background task apoc.jdbc.<key>.uri=jdbc-url-with-credentials : 配置数据库连接串 apoc.es.<key>.uri=es-url-with-credentials： ES连接 apoc.mongodb.<key>.uri=mongodb-url-with-credentials： mongodb连接 apoc.couchbase.<key>.uri=couchbase-url-with-credentials： couchbase连接 apoc.jobs.scheduled.num_threads=number-of-threads： APOC调度器的线程池 apoc.jobs.pool.num_threads=number

1 def creat_num(all_num): 2 print("----------1-----------") 3 a,b = 0,1 4 current_num = 0 5 while current_num < all_num: 6 print("----------2-----------") 7 yield a # 如果一个函数中有yield语句，那么这个就不再是函数，而是一个生成器的模板 8 print("----------3-----------") 9 a, b = b, a+b 10 current_num += 1 11 print("----------4-----------") 12 13 # 如果在调用creat_num的时候，发现这个函数中有yield，那么此时，不是调用函数，而是创建一个生成器对象 14 obj = creat_num(10) 15 16 ret = next(obj) 17 print(ret) 18 19 ret = next(obj) 20 print(ret) 21 22 ret = next(obj) 23 print(ret) 结果： ----------1----------- ----------2----------- 0 ----------3----------- ----------4---------