浅析python中的yield机制

本文探讨了Python中yield机制在协程中的应用,通过实例解释了如何创建和启动generator,并展示了yield如何使得consumer和producer协作,实现无锁、高效率的资源共享。总结了yield在实现协程过程中的关键作用,避免了传统并发模型的死锁问题。

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最近在看python中关于协程的部分,看到廖雪峰的官方网站中关于消费者和生产者那一部分有些困惑,于是自己研究了一下,有了以下了解:
代码:

def consumer():
    r = 'a'
    while True:
        print('there')
        n = yield r
        print('here')
        if not n:
            return
        print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n)
        r = '200 OK'


def produce(c):
    c.send(None)
    n = 0
    while n < 5:
        n = n + 1
        print('[PRODUCER] Producing %s...' % n)
        r = c.send(n)
        print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r)
    c.close()

首先我们先初始化一个consumer:
c = consumer()

注意:由于consumer()中包含了yield,那么consumer()就会自动变成一个迭代器generator,所以首先我们要启动这个迭代器:
c.send(None)

注意:这里的send(None)相当于next(),但是你不能通过send(1),传入参数来启动迭代器,会报错:

c.send(1)
TypeError: can't send non-None value to a just-started generator

接下来看第一种情况:

c = consumer()
c.send(None)

#输出
there

#说明:初始化迭代器后,执行完yield语句后终止
n = yield r

那么换个方式将c.send(None)打印出来会是什么值呢?

print(c.send(None))

#输出
there
a

#说明:初始化迭代器,c.send(None)自动返回yield r的值,即当前迭代器迭代r的值,由于一开始赋值r为'a',所以当前迭代器迭代到r的值是'a'

接下来继续:

c = consumer()
c.send(None)
print(c.send(1))

#输出
there
here
[CONSUMER] Consuming 1...
there
200 OK

#说明:
1.初始化迭代器后,再通过c.send(1)来调用迭代器时,代码会从上一次迭代停止的地方继续执行,即n = yield r。换句话说,初始化迭代器意味着,迭代器将起点设置在yield r所在的语句,以后每一次调用迭代器都会从这里开始。

2.n = yield r这一句意味着,当调用迭代器时,将当前迭代的值r赋给n, 而c.send(1)返回的的值是r的值,因为r是迭代器所迭代的变量,我们在循环最后执行了r= '200 ok',那么c.send(1)返回的就是200 OK了。

3.那为什么会输出there呢?那是因为while循环的原因,这是个无限循环,除非你再调用一次c.send(None)来终止迭代器迭代引发StopIteration,或者调用c.close(),否则会一直循环,又回到了yield r所在的语句,等待下一次的调用迭代。

继续:(假如你能猜到将会输出什么结果,那恭喜呢你就掌握了yield的运作机制了!)

c = consumer()
c.send(None)
print(c.send(c.send(1)))

#输出
there
here
[CONSUMER] Consuming 1...
there
here
[CONSUMER] Consuming 200 OK...
there
200 OK

掌握了yield的用法,那么现在就讲consumer和produce结合起来看:

c = consumer()
produce(c)

#输出
there
[PRODUCER] Producing 1...
here
[CONSUMER] Consuming 1...
there
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
[PRODUCER] Producing 2...
here
[CONSUMER] Consuming 2...
there
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
[PRODUCER] Producing 3...
here
[CONSUMER] Consuming 3...
there
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
[PRODUCER] Producing 4...
here
[CONSUMER] Consuming 4...
there
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
[PRODUCER] Producing 5...
here
[CONSUMER] Consuming 5...
there
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK

总结:
之所以通过yield来实现协程,就是因为当produce调用c.send(n)时可以触发consumer执行它自身的流程,待consumer执行完后又返回,produce继续执行,最后根据判断结束流程。
与传统的生产者消费者方案相比,整个过程中,没有锁,单线程,共享资源,不用担心死锁的问题,而且效率更高。

假若有什么意见,请欢迎留言~

Python中的yield和with都是用于上下文管理的关键字。它们在不同的场景下有不同的用法。 yield关键字用于生成器函数中,用于创建一个迭代器对象。通过yield,可以将函数分割成两部分,在yield之前的语句在__enter__方法中执行,在yield之后的语句在__exit__方法中执行。yield后面的值是函数的返回值。通过yield可以方便地实现上下文管理器,避免了显式地编写__enter__和__exit__方法。举个例子,可以使用contextmanager装饰器将一个函数变成上下文管理器: ```python from contextlib import contextmanager @contextmanager def my_open(path, mode): f = open(path, mode) yield f f.close() ``` 在这个例子中,my_open函数被装饰为上下文管理器,并使用yield来创建一个迭代器对象。在with语句块中使用这个上下文管理器可以确保文件在使用完毕后被正确关闭。 with关键字用于上下文管理器的使用,可以在代码块执行前自动调用__enter__方法,在代码块执行后自动调用__exit__方法。with语句的作用是简化资源的管理,确保在使用完资源后正确释放资源。使用with语句可以避免显式地调用__enter__和__exit__方法。例如,可以这样使用上述的my_open上下文管理器: ```python with my_open("file.txt", "r") as f: data = f.read() # 在这里使用文件对象f # 不需要手动关闭文件,with语句会自动关闭文件 ``` 在这个例子中,with语句块内部使用了my_open上下文管理器,确保在代码块执行完毕后文件被正确关闭。 综上所述,yield和with都是用于上下文管理的关键字,yield用于创建迭代器对象,with用于调用上下文管理器的__enter__和__exit__方法,简化资源的管理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [python with和上下文管理工具](https://blog.youkuaiyun.com/immortal_codeFarmer/article/details/76796868)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [Python yield 使用浅析](https://blog.youkuaiyun.com/Plutus_Lee/article/details/8283503)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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