php5.5新特性

本文深入探讨了PHP5.5.0版本中引入的生成器特性,阐述了其如何简化迭代器接口的实现,节省内存开销。通过示例展示了如何使用生成器函数,如range函数的生成器版本,以及如何在生成器函数外部通过send方法获取数据。此外,介绍了如何返回关联数组和以引用方式返回数据的方法,强调了生成器与自定义迭代器的区别。

PHP5.5.0版本中,新增了生成器(Generators)特性,用于简化实现迭代器接口(Iterator)创建简单的迭代器的复杂性。

通过生成器,我们可以轻松的使用foreach迭代一系列的数据,而不需要事先在内存中构建要被迭代的对象,大大减少了内存开销。

当生成器函数被调用的时候,它会返回一个可迭代的对象,当对该对象进行迭代的时候,PHP将会在需要的时候调用生成器函数,并且在生成器使用新增的关键字yield产生一个新的值的时候,保存迭代器内部的状态。迭代器没有新的值需要产生的时候,生成器函数就可以直接退出,外部函数继续执行。

注意,在生成器函数中,不能使用return语句返回值,使用return返回值的话会产生编译器错误。但是,使用空的return是可以的,它会使迭代器终止。

生成器函数与普通函数一样的,唯一的区别函数内使用了yield关键字。yield语句可以说是生成器函数的核心,简单来说,yield就像return语句一样,区别是return语句返回后函数就结束了,而使用yield返回后,只是暂停了函数的执行,转到外部函数继续执行,下次调用生成器函数的时候,继续执行生成器函数内部的代码。

一个简单的例子 - 生成器版本的range函数

一个简单的例子是使用foreach迭代函数range的返回值,如果调用的是range(0, 1000000)的话,将会消耗超过100M的内存。而使用生成器的话,可能只需要消耗1KB内存都不到。

<?php
function xrange($start, $end) {
    if ($start > $end) {
        throw new RuntimeException("起始值不能大于截止值");
    }
    for ($i = $start; $i <= $end; $i += 1) {
        // 使用yield关键字,每次到这里函数都会返回$i的值,并且控制权交给外部函数继续执行
        yield $i;
    }
}

foreach (xrange(1, 9) as $number) {
    echo "$number ";
}

上面的例子输出如下:

generator-output

上述例子中,我们创建了一个名为xrange的函数,函数中使用yield不断产生返回值,而调用xrange(1, 9)将会创建一个生成器对象。我们可以修改foreach这一行打印出xrange对象看看

...
$xrange_res = xrange(1, 9);
var_dump($xrange_res);
foreach( $xrange_res as $number){
...

输出

generator-vardump

可以看出,执行xrange(1, 9)的时候确实是返回了一个Generator对象。

使用Generator对象的send方法

在上面的例子中,我们使用yield语句的时候都是作为单独的一行语句执行的,也就是yield语句产生结果给外部,那么在迭代过程中有没有办法从生成器函数外部获取值呢?

办法总是有的,因为调用生成器函数后返回的是一个Generator对象,因此我们可以通过调用该对象的send方法从外部给生成器函数传递一个值,在调用send方法之后,yield会收到send函数发送的值。

<?php
function gen() {
    $ret = (yield 'yield1');
    var_dump("-->" . $ret);

    $ret = (yield 'yield2');
    var_dump("-->" . $ret);
}

$gen = gen();

var_dump($gen->current());
var_dump($gen->send('ret1'));
var_dump($gen->send('ret2'));

输出:

generator-gen

这里我们首先创建了名为gen的生成器对象,然后打印$gen->current()方法的返回值,该返回值就是迭代器第一次迭代时产生的当前值,因此输出了yield1

接下来我们调用了$gen->send('ret')方法,这时,生成器内第一个yield语句返回该方法传递的值ret1,因此输出了$ret的值为ret1

接着由于生成器内部执行到了第三条语句$ret = (yield 'yield2'),因此外部的第二个var_dump输出了yield2。最后调用$gen->send('ret2')与第一次类似,不过这次生成器内部调用yield之后已经没有yield了,因此返回的是NULL

注意,这里的$ret = (yield 'yield2')语句中,使用括号包含了yield 'yield2'语句,这里是必须的,如果在表达式上下文中使用yield,必须将yield放在括号内,否则会报错。

返回关联数组

前面的例子中,我们使用yield关键字返回的总是单个值,实际上PHP也对返回关联数组提供了支持,基本语法:

yield key => val

使用该语法格式可以在foreach的时候,返回与遍历管理数组相同的结果。

<?php
function gen2() {
    $array = [
        'username' => 'mylxsw',
        'site'     => 'http://aicode.cc'
    ];

    foreach ($array as $key => $val) {
        yield $key => $val;
    }
}

foreach(gen2() as $key => $val) {
    var_dump($key . '   :   ' . $val);
}

输出:

gen2-output

使用引用

我们还可以让生成器以引用的方式返回数据,这样就可以在生成器外部直接修改生成器内部数据的值。

<?php
function &gen_reference() {
    $value = 3;

    while ($value > 0) {
        yield $value;
    }
}

foreach (gen_reference() as &$number) {
    echo (--$number).'... ';
}

上述例子中,需要注意的是,生成器函数的定义和遍历的时候使用了&$number

最后,生成器与自定义的迭代器对象是不完全相同的,生成器一旦开始迭代,就不能再rewind了,只能一直向前迭代,直到迭代完成。如果希望多次迭代一个生成器对象的话,可以多次调用生成器函数创建新的生成器对象或者是使用clone关键字。


参考:

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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