PEP_492,和前面yield from 搭配，理解python的协程

最新推荐文章于 2023-02-03 23:26:07 发布
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PEP_492是关于最新协程的实现和准备取消的yield from的异同，搭配前面的异步craw，理解python中的异步。包括asyncio,tornado中的异步，都差不多

破局并发困境：Python 协程 async/await 深度解析与实战指南
windowshht的博客
06-25 287
摘要： Python 协程（async/await）通过事件循环实现轻量级并发，适用于I/O密集型任务（如网络请求、文件处理）。相比线程/进程，协程切换开销极低且无需加锁。核心机制为await挂起协程，通过异步库（如aiohttp）实现非阻塞操作。实战场景包括高并发爬虫、异步文件读写和任务调度。最佳实践包括避免阻塞事件循环、结合多进程处理CPU密集型任务。协程在FastAPI、AI数据流等领域前景广阔，是提升Python并发效率的关键技术。
解锁 Python `yield from`：让生成器嵌套调用变得简单高效
windowshht的博客
04-06 114
在这篇文章中，我们从以下几个方面对yield from基础回顾：简述了生成器与yield的基本原理，说明了嵌套生成器调用可能遇到的复杂问题。核心机制：详细解释了yield from如何实现委托调用，自动传递值和异常、归纳资源释放等机制。对比实践：通过手动实现与yield from的对比示例，展示了使用该特性的简洁和优势。实际案例：构建数据处理流水线的实例，说明yield from在现实应用中的巨大威力。前沿视角：探讨了yield from对异步编程和未来 Python 生态发展的启示作用。
PEP 492 – Coroutines with async and await syntax
梦幻天空
05-16 387
PEP 492 – Coroutines with async and await syntax 原文地址：https://www.python.org/dev/peps/pep-0492/ PEP492–协程和async与await语句 Abstract 概览 The growth of Internet and general connectivity has triggered the proportionate need for responsive and scalable code. Thi
Python 3.5的async和await特性(PEP492翻译)
weixin_34006468的博客
06-23 259
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
PEP492 -- 使用 async 和 await 语法的协程
Bossen的学习历程
08-06 1240
前言 Python 协程和异步编程与 PEP342、PEP380、PEP 492和PEP525 有密切关系，鉴于现有的 Python 教程对这部分的内容都叙述的不多，为了彻底搞懂 Python 协程和异步编程，遂决定将这四个 Python 提议进行翻译以便进行学习和随时查用。 1. 摘要 Internet 和一般连接的增长引发了对快速响应和可伸缩代码的相应需求。这个建议旨在通过使显示地编写异步、并...
PEP 492 -- Coroutines with async and await syntax 翻译
weixin_33724570的博客
12-03 174
因为工作中慢慢开始用python的协程，所以想更好的理解一下实现方式，故翻译此文 原文中把词汇表放到最后，但是我个人觉得放在最开始比较好，这样可以增加当你看原文时的理解程度 词汇表 原生协程函数 Native coroutine function： 由async def定义的协程函数，可以使用await和return value语句   原生协程 Native coroutine： ...
PEP 492 部分翻译
hKY0fB8kZ6xY
11-27 627
摘要: 针对PEP 492的部分内容进行了翻译 主要讲述了 Python 的async, await关键字
python yield 协程_python协程--yield和yield from
weixin_39974882的博客
12-03 196
字典为动词“to yield”给出了两个释义：产出和让步。对于 Python 生成器中的 yield 来说，这两个含义都成立。yield item 这行代码会产出一个值，提供给 next(...) 的调用方；此外，还会作出让步，暂停执行生成器，让调用方继续工作，直到需要使用另一个值时再调用 next()。调用方会从生成器中拉取值。从句法上看，协程与生成器类似，都是定义体中包含 yield 关键字的...
Python 协程详解
lijiachang8的博客
02-03 950
yield item这行代码会产出一个值，提供给next()的调用方；此外还会做出让步，暂停执行生成器，让调用方继续工作，知道需要使用另一个值再调用next()。调用方会从生成器中拉取值。从语法上来看，协程与生成器类似，都是从定义体中包含yield关键字的函数。可是，在协程中，yield通常出现在表达式的右边（如data = yield），可以产出值，也可以不产出：如果yield关键字后面没有表达式，那么生成器产出None。
Python协程的底层实现
El Psy Congroo
06-29 5751
生成器 协程的核心就是上下文切换，在Python中最简单的实现是用生成器 生成器有个方法 send() 可以从调用者向生成器函数发送数据，这样就可以在生成器中 yield future 表示要等待 future 的结果，然后把上下文切换到调用者，等 future 结果准备好后调用者再 send(future.result()) 给生成器发送结果，并把上下文切换到生成器函数 def gener...
python3 async await yield from 异步编程理解
yangxiaodong88的博客
08-21 2570
协程进化 几个关键词的进化 yield yield from asyncio.coroutine, async await future 这几个词要理解 要理解迭代器 生成器 协程之间的区别 简单生成器 https://www.python.org/dev/peps/pep-0255/ PEP 342 – Coroutines via Enhanced Generators...
python协程系列（三）——yield from原理详解
热门推荐
MIss-Y的博客
12-26 2万+
声明：本文将详细讲解python协程的实现机理，为了彻底的弄明白它到底是怎么一回事，鉴于篇幅较长，将彻底从最简单的yield说起从最简单的生成器开始说起，因为很多看到这样一句话的时候很懵，即“yield也是一种简单的协程”，这到底是为什么呢？本次系列文章“python协程系列文章”将从最简单的生成器、yield、yield from说起，然后详细讲解asyncio的实现方式。本文主要讲解什...
学习Python，怎能不懂点PEP呢？
weixin_34376562的博客
11-08 426
或许你是一个初入门Python的小白，完全不知道PEP是什么。又或许你是个学会了Python的熟手，见过几个PEP，却不知道这玩意背后是什么。那正好，本文将系统性地介绍一下PEP，与大家一起加深对PEP的了解。 目前，国内各类教程不可胜数，虽然或多或少会提及PEP，但笼统者多、局限于某个PEP者多，能够详细而全面地介绍PEP的文章并不多。...
Python 3中的yield from语法详解
xcw_1987的博客
09-17 546
前言 最近在捣鼓Autobahn，它有给出个例子是基于asyncio 的，想着说放到pypy3上跑跑看竟然就……失败了。 pip install asyncio直接报invalid syntax，粗看还以为2to3处理的时 候有问题——这不能怪我，好～多package都是用2写了然后转成3的——结果发 现asyncio本来就只支持3.3+的版本，才又回头看代码，赫然发现一句 yield from...
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料kmeans聚类
12-18
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【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）
最新发布
12-18
【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab的鳄鱼伏击算法（CAOA）在多无人机协同集群三维路径规划中的应用，重点解决动态环境下的避障问题。该方法以最低成本为目标函数，综合考虑路径长度、飞行高度、威胁等级和转弯角度等因素，通过优化算法实现无人机集群的安全、高效路径规划。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现与改进，适用于复杂环境下的无人机协同任务。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机路径规划、智能优化算法或协同控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机在复杂三维环境中的协同避障路径规划；②验证和改进鳄鱼伏击算法（CAOA）在实际路径规划中的性能；③实现以最低综合成本为目标的智能路径优化，提升无人机集群的任务执行效率与安全性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解目标函数构建、约束条件处理及算法迭代过程，同时可尝试将算法扩展至更多动态障碍物或更大规模无人机集群场景中进行测试与优化。
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）
12-18
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于径向基函数神经网络（RBFNN）的自适应滑模控制方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性，用于解决复杂系统的控制问题，尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程，并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外，文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用，涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域，展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员，特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员； 使用场景及目标：①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法；②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中，提升控制精度与鲁棒性； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践，深入理解算法实现细节，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路，注重理论分析与仿真验证相结合。
STM32F407-RT-Thread-CAN工程代码
12-18
STM32F407芯片，开发环境：RT-Thread Stdio开发环境，使用内部drv_can实现can功能，官方的drv_can.c文件中对于stm32f407的位时序配置错误，已修改位时序，但是800k的CAN速率，由于CAN时钟为42M的原因，无法整除(42/0.8=52.5)，导致800k的速率无法使用.
安卓应用源码Android闹钟源码
12-18
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Python中的yield from语法有什么作用？如何使用？
06-05
<think>我们正在讨论Python中的yieldfrom语法。yieldfrom是Python3.3引入的一个语法结构，它用于在生成器函数中委托给另一个生成器（或任何可迭代对象）。它的主要作用有两个：1.简化生成器中的代码，特别是当需要嵌套生成数据时。2.允许生成器将部分操作委托给另一个生成器，形成一个生成器链，这样可以直接将子生成器的值传递到外层生成器，同时也能正确处理子生成器的返回值（在Python3.3之后支持）。基本语法：yieldfrom<expression>其中，expression必须是一个可迭代对象（比如生成器、迭代器、列表等）。使用yieldfrom的好处：-避免我们手动迭代子生成器，并逐个yield值，使代码更简洁。-自动处理子生成器中的StopIteration异常，并可以捕获返回值（通过StopIteration.value）。一个典型的例子是我们在生成器中需要嵌套另一个生成器：在没有yieldfrom的时候，我们需要这样写：foriteminsub_generator():yielditem有了yieldfrom之后，我们可以简写为：yieldfromsub_generator()此外，yieldfrom还允许我们在子生成器返回时获取返回值。注意：子生成器必须是一个生成器函数，并且通过return语句返回值（在生成器中，returnexpr会引发StopIteration(expr)异常，而yieldfrom会捕获这个异常，并将其value作为返回值）。下面我们通过一个例子来详细说明。例1：使用yieldfrom扁平化嵌套列表例2：使用yieldfrom与子生成器通信，并获取返回值我们将给出两个示例代码。</think> 在 Python 中，`yield from` 语法（PEP 380）用于**委托生成器操作**，让一个生成器将其部分操作委托给另一个生成器（或任何可迭代对象）。它的核心作用是简化生成器协作代码，避免手动处理嵌套生成器的迭代和值传递。 ### 主要作用： 1. **委托生成**：直接将子生成器的所有值返回给主调用方 2. **双向通信**：传递 `send()` 和 `throw()` 到子生成器 3. **自动结束处理**：自动捕获子生成器的 `StopIteration` 并提取返回值 ### 示例代码及详解 #### 基础用法：扁平化嵌套生成器 ```python def sub_generator(): yield 2 yield 3 def main_generator(): yield 1 # 委托给 sub_generator yield from sub_generator() # 等价于 for x in sub_generator(): yield x yield 4 # 测试 gen = main_generator() print(list(gen)) # 输出: [1, 2, 3, 4] ``` **解释**： - `main_generator` 将执行权委托给 `sub_generator` - 无需手动迭代 `sub_generator` 并 `yield` 每个值 - 输出结果等同于在 `main_generator` 中直接 `yield 1; yield 2; yield 3; yield 4` --- #### 高级用法：带返回值的委托 ```python def sub_generator(): yield "A" yield "B" return "Done!" # 返回值通过 StopIteration 传递 def main_generator(): result = yield from sub_generator() yield f"Sub-generator returned: {result}" # 测试 gen = main_generator() print(next(gen)) # 输出: A print(next(gen)) # 输出: B try: print(next(gen)) # 输出: Sub-generator returned: Done! except StopIteration: pass ``` **解释**： 1. `sub_generator` 返回的 `"Done!"` 会被赋值给 `result` 2. 委托机制自动捕获 `StopIteration` 并提取返回值 3. `main_generator` 继续执行后续的 `yield` 语句 --- #### 双向通信示例 ```python def sub_generator(): val = yield "Ready" yield f"Received: {val}" return "Complete" def main_generator(): ret = yield from sub_generator() yield f"Final: {ret}" # 测试 gen = main_generator() print(gen.send(None)) # 输出: Ready（必须用 None 启动） print(gen.send("Hello")) # 输出: Received: Hello print(gen.send(None)) # 输出: Final: Complete（触发 StopIteration） ``` **关键点**： - `gen.send("Hello")` 直接传递到 `sub_generator` 内部 - 子生成器恢复执行并处理发送的值 - 返回值继续由委托机制处理 --- ### 与手动迭代对比 **不使用 `yield from` 的等效代码**： ```python def manual_delegation(): yield 1 # 手动迭代子生成器 sub = sub_generator() try: while True: x = next(sub) yield x except StopIteration as e: result = e.value yield f"Result: {result}" ``` `yield from` 自动完成了： 1. 迭代子生成器 2. 传递 `send()/throw()` 3. 处理 `StopIteration` 和返回值 ### 适用场景 - 生成器组合和管道处理 - 异步编程（`asyncio` 的基础） - 递归生成器（如树遍历） - 实现基于生成器的协程
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