了解 yield ,send,__next__之间的关系

本文详细探讨了Python中的yield关键字,如何通过send方法与生成器交互,以及生成器的__next__方法在迭代过程中的作用。通过对实例的分析,揭示了这三者在生成器中的内在联系和工作原理。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

import time
def consumer(name):
    print("%s 准备吃包子啦!" %name)
    while True:
       baozi = yield  # yield可以接收到外部send传过来的数据并赋值给baozi
       print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name))
c = consumer('A')
c2 = consumer('B')
c.__next__() # 执行一下next可以使上面的函数走到yield那句。 这样后面的send语法才能生效
c2.__next__()
print("----老子开始准备做包子啦!----")
for i in range(10):
    time.sleep(1)
    print("做了2个包子!")
    c.send(i)  # send的作用=next, 同时还把数据传给了上面函数里的yield
    c2.send(i)
### Python 中 `_GeneratorContextManager` 对象没有 `send` 属性的错误解决方案 当遇到 `_GeneratorContextManager` 对象没有 `send` 属性的错误时,通常是因为尝试在一个上下文管理器上使用了不支持的操作。此问题可能源于对上下文管理器的理解不足或者误用了其功能。 #### 错误原因分析 在 Python 的上下文管理协议中,`contextlib.contextmanager` 装饰器用于创建上下文管理器函数。这些函数返回一个生成器,在进入和退出运行时环境时执行特定操作。然而,该生成器本身并不具备像常规协程那样的能力来接收外部消息或数据流,因此无法调用 `send()` 方法[^1]。 ```python from contextlib import contextmanager @contextmanager def managed_resource(): try: resource = acquire_resource() yield resource # 进入with语句体前后的逻辑分隔符 finally: release_resource(resource) # 正确用法 with managed_resource() as res: process(res) # 错误用法:试图向上下文管理器发送值 mgr = managed_resource() next(mgr) # 启动生成器 mgr.send(some_value) # 尝试发送值给上下文管理器会引发 AttributeError ``` 为了修正这个问题,应该按照预期的方式使用上下文管理器——即通过 `with` 关键字包裹需要资源保护的部分代码块,并让上下文管理器自动处理资源获取与释放的过程。如果确实有传递参数的需求,则可以在定义上下文管理器的时候接受额外参数并将其存储起来供内部使用[^2]。 #### 修改建议 对于那些希望利用上下文管理期间动态传参的情况,可以考虑重构为其他形式的合作模式,比如显式的初始化配置或者是基于事件驱动的设计模式;也可以探索更高级别的抽象库如 asyncio 来实现更加灵活的任务调度机制[^3]。
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