yield 使用例子,不会释放对象锁

因为大多数人的电脑都是多核的,所以 yield 不太好测试。

这里通过资源的互斥使用,证明 yield 不会释放对象锁。

具体例子如下。

package threadtest.waitNotifyJoin;

/**
 * yield 和 sleep test,通过Runnable接口实现多线程
 * 
 * @author Administrator
 */
public class ThreadYieldAndSleepTest implements Runnable {
	private int count = 0;// 系统访问次数

	@Override
	public synchronized void run() {// 通过synchronized实现同步
		count++;
		try {
			if (count == 1) {
				/// <注>. sleep 和 yield 都不会释放 <锁资源>。
				// Thread.sleep(5000);
				 Thread.yield();
				
				// this.wait();
			}
		}  catch (Exception e) {
			// TODO: handle exception
		}

		System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "线程: " + "第" + count + "位访客来啦!");
	}

	public static void main(String[] args) {
		ThreadYieldAndSleepTest rd = new ThreadYieldAndSleepTest();
		for (int i = 1; i <= 50; i++) {
			Thread thread = new Thread(rd, String.valueOf(i));
			thread.start(); // 一定要注意不是通过.run()启动线程
		}
	}
}

执行多遍,结果可发现,都是首先输出:1线程: 第1位访客来啦!

所以可以看出 yield 不会释放对象锁,别的线程进入不了。

<think>嗯,用户想了解Python中yield的用法和生成器的相关知识。首先,我需要回顾一下生成器的基本概念。生成器是一种特殊的迭代器,可以通过函数来创建,而yield关键字就是用来定义生成器的关键。用户可能已经知道普通的函数使用return返回值,但yield的不同之处在于它会暂停函数执行并保留状态,下次调用时继续执行。 接下来,我需要解释yield的工作流程。例如,当函数执行到yield语句时,会返回一个值,但不会退出函数,而是保持当前状态。下次调用next()时,函数从yield之后继续执行。这点可能需要用例子来说明,比如斐波那契数列的生成器,这样用户能更直观地理解。 然后,生成器的优势是什么?内存效率高,因为不需要一次性生成所有数据,而是按需生成。这在处理大数据时特别有用。比如,当用户需要处理一个很大的文件或者数据集时,生成器可以逐个产生数据,而不是全部加载到内存中。这可以引用用户提供的引用内容中的例子,比如sum(firstn(1000000)),说明生成器如何提升性能。 另外,用户可能想知道生成器的应用场景。比如流式处理、惰性计算、协程等。这些场景需要展开说明,让用户了解实际使用中的情况。比如,使用生成器处理日志文件,逐行读取处理,而不是一次性读入内存。 用户提供的引用中有提到生成器和迭代器的区别,可能需要对比说明。生成器是迭代器的一种,但更简洁,不需要实现__iter__和__next__方法,只需使用yield即可。引用中的斐波那契例子可以再次使用,展示生成器的简洁性。 还要注意yield的常见误区,比如函数中使用yield后,函数就变成了生成器函数,调用时返回生成器对象,而不是直接执行。这点需要强调,避免用户误解。同时,生成器只能遍历一次,之后需要重新创建,这也是需要注意的地方。 用户的问题可能涉及如何创建生成器,除了函数中使用yield,还可以用生成器表达式。比如(i for i in range(10)),和列表推导式类似,但使用圆括号。这点可能需要补充说明,以全面回答用户的问题。 最后,结合用户提供的引用内容,引用相关的部分来支持解释,比如引用[3]提到的yield类似return,但函数不会释放状态,这点需要强调。同时,引用[2]中的例子可以说明生成器在性能上的优势,比如处理大量数据时节省内存。 总结来说,回答的结构应该包括:生成器的定义、yield的工作机制、生成器的优势、应用场景、与迭代器的对比、创建方式以及注意事项。通过例子和引用中的内容来增强解释的可信度,并确保语言通俗易懂,帮助用户逐步理解。</think>### Python yield 用法及生成器详解 #### 一、生成器的核心概念 生成器是一种特殊的迭代器,通过函数中的`yield`关键字实现。与普通函数使用`return`不同,`yield`会**暂停函数执行并保留当前状态**,下次调用时从暂停处继续执行[^3]。 #### 二、yield 的工作机制 1. **执行流程** - 当函数执行到`yield`时,返回右侧表达式的值 - 函数状态(变量值、执行位置)被冻结 - 下次调用`next()`时,从`yield`下一行继续执行 ```python def count_down(n): while n > 0: yield n n -= 1 gen = count_down(3) print(next(gen)) # 输出 3 print(next(gen)) # 输出 2 ``` 2. **状态保持特性** 生成器函数中的局部变量在多次调用中会保持状态,而普通函数每次调用都会重新初始化变量[^3]。 #### 三、生成器的核心优势 1. **内存效率** 按需生成数据,避免一次性加载所有数据到内存。例如处理百万级数据: ```python def large_dataset(): for i in range(1_000_000): yield i * 2 ``` 此生成器仅需几十字节内存,而列表需要约8MB[^2]。 2. **惰性计算特性** 数据只有在被请求时才会生成,适合处理: - 无限序列(如斐波那契数列) - 流式数据(如日志文件实时处理) - 大数据集分块处理 #### 四、典型应用场景 1. **高效迭代器实现** ```python def fibonacci(): a, b = 0, 1 while True: yield a a, b = b, a + b fib = fibonacci() print([next(fib) for _ in range(10)]) # 输出前10项 ``` 2. **协程实现基础** `yield`可实现双向通信,是协程编程的基础: ```python def coroutine(): while True: received = yield print(f"Received: {received}") c = coroutine() next(c) # 启动协程 c.send("Hello") # 输出 Received: Hello ``` #### 五、生成器进阶用法 1. **表达式形式** 使用圆括号创建生成器表达式: ```python squares = (x*x for x in range(10)) sum(squares) # 返回 285 ``` 2. **数据管道构建** 多生成器串联实现复杂处理流程: ```python def read_lines(file): with open(file) as f: for line in f: yield line.strip() def filter_comments(lines): for line in lines: if not line.startswith('#'): yield line pipeline = filter_comments(read_lines('config.ini')) ``` #### 六、注意事项 1. **一次性特性** 生成器遍历完成后需要重新创建: ```python gen = (x for x in range(3)) list(gen) # [0,1,2] list(gen) # [] ``` 2. **异常处理** 使用`generator.close()`或`generator.throw()`管理生成器生命周期。
评论 5
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值