工具 | Python生成器之全景分析

yield指令,可以暂停一个函数并返回中间结果。使用该指令的函数将保存执行环境,并且在必要时恢复。

生成器比迭代器更加强大也更加复杂,需要花点功夫好好理解贯通。

看下面一段代码:

只要函数中包含yield关键字,该函数调用就是生成器对象。

我们可以看到,gen()并不是函数调用,而是产生生成器对象。

生成器对象支持几个方法,如gen.next() ,gen.send() ,gen.throw()等。

调用生成器的next方法,将运行到yield位置,此时暂停执行环境,并返回yield后的值。所以打印出的是0,暂停执行环境。

再调用next方法,你也许会好奇,为啥打印出两个值,不急,且听我慢慢道来。

上一次调用next,执行到yield 0暂停,再次执行恢复环境,给tmp赋值(注意:这里的tmp的值并不是x的值,而是通过send方法接受的值),由于我们没有调用send方法,所以

tmp的值为None,此时输出None,并执行到下一次yield x,所以又输出1.

到了这里,next方法我们都懂了,下面看看send方法。

上一次执行到yield 1后暂停,此时我们send(‘hello’),那么程序将收到‘hello’,并给tmp赋值为’hello’,此时tmp==’hello’为真,所以输出’world’,并执行到下一次yield 2,所以又打印出2.(next()等价于send(None))

当循环结束,将抛出StopIteration停止生成器。

看下面代码:

正如你所预料的,打印出’nono’,由于没有额外的yield,所以将直接抛出StopIteration。

看下面代码,理解throw方法,throw主要是向生成器发送异常。

调用gg.next很明显此时输出‘something’,并在yield ‘something’暂停,此时向gg发送ValueError异常,恢复执行环境,except 将会捕捉,并输出信息。

理解了这些,我们就可以向协同程序发起攻击了,所谓协同程序也就是是可以挂起,恢复,有多个进入点。其实说白了,也就是说多个函数可以同时进行,可以相互之间发送消息等。

这里有必要说一下multitask模块(不是标准库中的),看一段multitask使用的简单代码:

结果:

如果不是使用生成器,那么要实现上面现象,即函数交错输出,那么只能使用线程了,所以生成器给我们提供了更广阔的前景。

如果仅仅是实现上面的效果,其实很简单,我们可以自己写一个。主要思路就是将生成器对象放入队列,执行send(None)后,如果没有抛出StopIteration,将该生成器对象再加入队列。

当然,multitask实现的肯定不止这个功能,有兴趣的童鞋可以看下源码,还是比较简单易懂的。

#增补 2014/5/21

之前我在南京面试Python时遇到这么一道题目:

如果上面class Task看懂了,那么这题很简单,其实就是考你用yield模拟线程调度,解决如下:

原文链接:http://blog.csdn.net/yueguanghaidao/article/details/10201327

原文发布于微信公众号 - CDA数据分析师(cdacdacda)

原文发表时间:2016-05-04

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