yield

目录 什么是协程 多线程 协程 协程的使用场景 协程使用示例 Invoke的缺陷 协程语法 开启协程 终止协程 挂起 协程的执行原理 什么是协程 在Unity中，协程（Coroutines）的形式是我最喜欢的功能之一，我都会使用它来控制需要定时的。 协同程序，在主程序运行的同时，开启另外一段逻辑处理，来协同当前程序的执行。 可能看了这段文字介绍还是有点模糊，其实可以用多线程来比较。 多线程 多线程，顾名思义，多条同时执行的线程。 最初，多线程的诞生是为了解决IO阻塞问题，如今多线程可以解决许多同样需要异步方法的问题（例如网络等）。 所谓异步，通俗点讲，就是我走我的线程，你走你的线程。当某个线程阻塞时，另一个线程不会受影响继续执行。 需要认识到的是，多线程并不是真正意义上的多条线程同时执行。 它的实际是将一个时间段分成若干个时间片，每个线程轮流运行一个时间片。 （如图，将执行步骤切分成极小的粒度，然后依次运行） 但是由于时间片粒度非常非常小，几乎看不出区别，所以程序执行效果跟真正意义上的并行执行效果基本一致。 多线程的缺陷 然而多线程有一个坏处，就是可能造成共享数据的冲突。 假如有一个变量i = 0, Step1_1的操作是进行++i操作，Step2_1的操作是进行--i操作。 我们预期最终结果i为0。 但由于操作切分得过小，可能会发生这样顺序的事： 线程1：访问i, 将0存到寄存器

1 yield基本用法 典型的例子 ： 　　斐波那契（Fibonacci）數列是一个非常简单的递归数列，除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到。1 2 3 5 8…… def fab(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: yield b # print b a, b = b, a + b n = n + 1 　　yield 的作用就是把一个函数变成一个generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个生成器，如调用fab函数， 不会执行该函数，而是返回一个iterable迭代对象！ 　　在for循环执行时，每次循环都会相当于执行生成器的next函数，才开始执行fab函数的内部代码，执行到yield b时，fab函数就返回一个迭代值，然后挂起。 　　下次迭代时，代码从yield b的下一条语句继续执行，而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的，于是函数继续执行，直到再次遇到yield。 更多 yield 例子： #!/usr/bin/python def a(): print ("do a() will not print out") yield 5 a() print ("===============test a()") def b(): print ("list

- 管道的持久化存储： - 数据解析（爬虫类） - 将解析的数据封装到item类型的对象中（爬虫类） - 将item提交给管道：yield item（爬虫类） - 在官大类的process_item中接收item对象并且进行任意形式的持久化存储操作（管道类） - 在配置文件中开启管道 - 细节： - 将爬取的数据进行备份？ - 一个管道类对应一种平台的持久化存储 - 有多个管道类是否意味着多个管道类都可以接受到爬虫文件提交的item？ - 只有优先级最高的管道才可以接受到item，剩下的管道类是需要从优先级最高的管道类中接收item- 基于Spider父类进行全站数据的爬取 - 全站数据的爬取：将所有页码对应的页面数据进行爬取 - 手动请求的发送（get）： yield scrapy.Request(url,callback) - 对yield的总结： - 向管道提交item的时候：yield item - 手动请求发送：yield scrapy.Request(url,callback) - 手动发起post请求： yield scrapy.FormRequest(url,formdata,callback):formdata是一个字典表示的是请求参数- scrapy五大核心组件引擎(Scrapy) 用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心)调度器(Scheduler)

生成器详解 1.什么是迭代器 只要定义了 __iter__ 的类那么他就是一个 可迭代对象 ,如果定义了 __next__ 方法那么他就是一个迭代器. 2.迭代器与生成器的区别 生成器 是一种 迭代器 ,但是 迭代器 不一定是生成器 3.什么是生成器 简单理解为每次生出(yield)一个值的东西 例子: def generator(): for i in range(3): yield i 这个函数就是一个生成器,与普通函数不同的是,当函数执行到 yield i 语句时,函数会被挂起并且把 yield 后面的 i 给返回,当你再次执行该函数时会从 yield 语句后面接着执行 不同于 return 语句的是, return 语句不会挂起 4.生成器的优点 由于生成器每调用一次就只执行一次,所以生成器占用得到内存就会非常少,看个循环100000000次的例子 In [185]: def func(): ...: for i in range(100000000): ...: pass ...: In [186]: def gene(): ...: for i in range(100000000): ...: yield ...: In [187]: def getTime(f): ...: start = time.time() ...: f() ...: end = time

Python函数编程——列表生成式和生成器 一、列表生成式 现在有个需求，现有列表a= [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] ,要求你把列表里的每个值加1，你怎么实现？ 1、二逼青年版 生成一个新列表b，遍历列表a,把每个值加1后存在b里，最后再把a=b, 这样二逼的原因不言而喻，生成了新列表，浪费了内存空间。 >>> a [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> b = [] >>> for i in a:b.append(i+1) ... >>> b [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] >>> a = b >>> a [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 2、普通青年版 a = [1,3,4,6,7,7,8,9,11] for index,i in enumerate(a): a[index] +=1 print(a) 3、略屌青年版 >>> a [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] >>> a = map(lambda x:x+1, a) >>> a >>> for i in a:print(i) ... 3 5 7 9 11 4、装逼青年版 >>> a = [i+1 for i in range(10)] >>> a [1, 2, 3, 4,

python生成器和yield 再一次遇到yield表达，复习了一下生成器，顺手记录一下。 iterable：可迭代对象，只要内部实现了 __iter__ 或 __getitem__ 方法的对象就是可迭代的，如list， dict， tuple， set， str等； iterator：迭代器，内部实现了 __iter__ 和 next() 方法的对象；iterable不一定是iterator，但可以进行转化。 l = [ 1 , 2 , 3 ] iterator_l = iter ( l ) generator：生成器是一种特殊的迭代器，它通过生成函数迭代形成。generator的生成方式一般有两种： yield 和 () generator_ = ( x for x in range ( 5 ) ) def generator_ ( ) : for i in range ( 5 ) : yield i 生成器的特点 惰性求值（lazy evaluation），每次调用next（）才会计算下一个值。节省内存空间 一次性，生成器中的元素一次性使用，用完就没了不能重复用。 因此，若涉及到要用到全部元素或排序等操作，相比之下用list会更合适 来源： CSDN 作者： Sarah Huang 链接： https://blog.csdn.net/weixin_44794704

在函数中使用迭代，传统的方法就是嵌套的for循环，其实我们完全可以使用迭代函数yield来处理迭代的过程。当程序运行到yield时，该函数会返回值并且保存当前的状态，再次调用时还会从上一次中断的地方开始直到函数迭代完成(如果使用next()语句会从当前的执行状态直接去执行下一个yield,周而复始)。假象我们先next(py1) 再执行 next(py2) 再执行next(py3)...然后再继续执行next(py1) 在执行next(py2)...是不是想到了资源的调度，想到了协程。yield函数准确讲是一个没有return的函数或者说它不是一个函数而是一个generator生成器，至少包括一个yield.迭代器就是实现了工厂模式的对象，它在你每次你询问要下一个值的时候给你返回。比如itertools函数返回的都是迭代器对象。 通过一段代码了解 yield 与 yield from的区别： 使用yield if __name__ == '__main__': mstr = "your phone" mlist = [1, 2, 3, 4, 5, 6] mdict = {"phone": "198232423100", "count": 13} # generate result1 = (i for i in range(4, 8)) def gen(*args, **kw):

1.1迭代器 1.2生成器 1.3装饰器 迭代器 1. 迭代器定义 迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。 迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。 迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。 字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器： 2.可迭代对象 ： 在Python世界里，一切皆对象。对象根据定义的维度，又可以分为各种不同的类型，比如：文件对象，字符串对象，列表对象。。。等等。 一句话：“实现了__iter__方法的对象就叫做可迭代对象”，__iter__方法的作用就是返回一个迭代器对象。 直观理解就是能用for循环进行迭代的对象就是可迭代对象。比如：字符串，列表，元祖，字典，集合等等，都是可迭代对象。 3.next()与iter(): next()返回迭代器的下一个项目 next语法: next(iterator[,dafault]) iterator – 可迭代对象 default – 可选，用于设置在没有下一个元素时返回该默认值，如果不设置，又没有下一个元素则会触发 StopIteration 异常。 4.iter()函数用来生成迭代器 # 迭代器实现斐波那契数列 class Fib ( ) : def __init__ ( self , n )

生成器 有时候，序列或集合内的元素的个数非常巨大，如果全制造出来并放入内存，对计算机的压力是非常大的。比如，假设需要获取一个10**20次方如此巨大的数据序列，把每一个数都生成出来，并放在一个内存的列表内，这是粗暴的方式，有如此大的内存么？如果元素可以按照某种算法推算出来，需要就计算到哪个，就可以在循环的过程中不断推算出后续的元素，而不必创建完整的元素集合，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算出元素的机制，称为生成器：generator。 生成生成器： g = (x * x for x in range(1, 4)) g <generator object <genexpr> at 0x1022ef630> 可以通过next()函数获得generator的下一个返回值，这点和迭代器非常相似： next(g) 1 next(g) 4 next(g) 9 next(g) Traceback (most recent call last): File "<pyshell#14>", line 1, in <module> next(g) StopIteration ------------------------------------------------ 但更多情况下，我们使用for循环。 for i in g: print(i) 除了使用生成器推导式

协程： 使用一个线程来实现异步操作的。它相对于多线程执行效率高，不存在线程切换；此外协程不牵扯多线程中锁的机制，所以不必考虑加锁这些复杂操作。 协程是通过generator来实现的，就是yield关键字和send()函数的使用。 生成器的yield关键字： yield关键字可以将值（信息）返回，同时在信息返回后使程序停留在当前行。 >>> def test(): ... number=1 ... while True: ... number*=2 ... yield number ... print('yield下面的代码') ... >>> t=test() >>> t <generator object test at 0x000001E372BDA5F0> >>> type(t) <class 'generator'> >>> next(t) 2 >>> >>> next(t) yield下面的代码 4 >>> next(t) yield下面的代码 8 >>> next(t) yield下面的代码 16 生成器的send()函数： yield还可以接收调用者传递过来的信息：通过sned()函数，将值（消息）传递给生成器。生成器通过yield前面的变量来接收传递过来的值。 >>> def tst(): ... number=1 ... while True: ... pam