Python中的yield和send

Posted 2023-05-16

参考技术A yield的用法是：记住上一次返回时在函数体中的位置，调用此函数从上一次返回的位置开始执行。 

send的用法时：send()方法返有一个参数，该参数指定的是上一次被挂起的yield语句的返回值。 

区别：当send()的参数为None时，正好与next方法等价。在调用send()方法时，要么先调用一次next()

到函数挂起的位置，或者直接send(None)。

输出结果为:

理解Python协程:从yield/send到yield from再到async/await

Python中的协程大概经历了如下三个阶段： 
1. 最初的生成器变形yield/send 
2. 引入@asyncio.coroutine和yield from 
3. 在最近的Python3.5版本中引入async/await关键字

 

一、生成器变形yield/send

def mygen(alist):
    while len(alist) > 0:
        c = randint(0, len(alist)-1)
        yield alist.pop(c)
a = ["aa","bb","cc"]
c=mygen(a)
print(c)

输出：<generator object mygen at 0x02E5BF00>

 

像上面代码中的c就是一个生成器。生成器就是一种迭代器，可以使用for进行迭代。生成器函数最大的特点是可以接受外部传入的一个变量，并根据变量内容计算结果后返回。 
这一切都是靠生成器内部的send()函数实现的。

def gen():
    value=0
    while True:
        receive=yield value
        if receive==‘e‘:
            break
        value = ‘got: %s‘ % receive

g=gen()
print(g.send(None))    
print(g.send(‘hello‘))
print(g.send(123456))
print(g.send(‘e‘))

 

上面生成器函数中最关键也是最易理解错的，就是receive=yield value这句,如果对循环体的执行步骤理解错误，就会失之毫厘，差之千里。 

其实receive=yield value包含了3个步骤： 

1、向函数外抛出（返回）value 

2、暂停(pause)，等待next()或send()恢复 

3、赋值receive=MockGetValue() 。 这个MockGetValue()是假想函数，用来接收send()发送进来的值

 

执行流程： 

1、通过g.send(None)或者next(g)启动生成器函数，并执行到第一个yield语句结束的位置。这里是关键，很多人就是在这里搞糊涂的。运行receive=yield value语句时，我们按照开始说的拆开来看，实际程序只执行了1，2两步，程序返回了value值，并暂停(pause)，并没有执行第3步给receive赋值。因此yield value会输出初始值0。这里要特别注意：在启动生成器函数时只能send(None),如果试图输入其它的值都会得到错误提示信息。

 

2、通过g.send(‘hello‘)，会传入hello，从上次暂停的位置继续执行，那么就是运行第3步，赋值给receive。然后计算出value的值，并回到while头部，遇到yield value，程序再次执行了1，2两步，程序返回了value值，并暂停(pause)。此时yield value会输出”got: hello”，并等待send()激活。

 

3、通过g.send(123456)，会重复第2步，最后输出结果为”got: 123456″。

 

4、当我们g.send(‘e’)时，程序会执行break然后推出循环，最后整个函数执行完毕，所以会得到StopIteration异常。

 

从上面可以看出， 在第一次send(None)启动生成器（执行1–>2，通常第一次返回的值没有什么用）之后，对于外部的每一次send()，生成器的实际在循环中的运行顺序是3–>1–>2，也就是先获取值，然后dosomething，然后返回一个值，再暂停等待。

 

二、yield from

看一段代码：

def g1():     
     yield  range(5)
def g2():
     yield  from range(5)

it1 = g1()
it2 = g2()
for x in it1:
    print(x)

for x in it2:
    print(x)

 

输出： 
range(0, 5) 
0 
1 
2 
3 
4

这说明yield就是将range这个可迭代对象直接返回了。 

而yield from解析了range对象，将其中每一个item返回了。 

yield from iterable本质上等于for item in iterable: yield item的缩写版 

来看一下例子，假设我们已经编写好一个斐波那契数列函数

 

 

def fab(max):
     n,a,b = 0,0,1
     while n < max:
          yield b
          # print b
          a, b = b, a + b
          n = n + 1
f=fab(5)

 

 

 

fab不是一个普通函数，而是一个生成器。因此fab(5)并没有执行函数，而是返回一个生成器对象(生成器一定是迭代器iterator，迭代器一定是可迭代对象iterable) 
现在我们来看一下，假设要在fab()的基础上实现一个函数，调用起始都要记录日志

def f_wrapper(fun_iterable):
    print(‘start‘)
    for item  in fun_iterable:
        yield item
     print(‘end‘)
wrap = f_wrapper(fab(5))
for i in wrap:
    print(i,end=‘ ‘)

现在使用yield from代替for循环

import logging
def f_wrapper2(fun_iterable):
    print(‘start‘)
    yield from fun_iterable  #注意此处必须是一个可生成对象
    print(‘end‘)
wrap = f_wrapper2(fab(5))
for i in wrap:
    print(i,end=‘ ‘)

再强调一遍：yield from后面必须跟iterable对象(可以是生成器，迭代器)

yield from在asyncio模块中得以发扬光大。之前都是我们手工切换协程，现在当声明函数为协程后，我们通过事件循环来调度协程。

先看示例代码：

import asyncio,random
@asyncio.coroutine
def smart_fib(n):
    index = 0
    a = 0
    b = 1
    while index < n:
        sleep_secs = random.uniform(0, 0.2)
        yield from asyncio.sleep(sleep_secs) #通常yield from后都是接的耗时操作
        print(‘Smart one think {} secs to get {}‘.format(sleep_secs, b))
        a, b = b, a + b
        index += 1

@asyncio.coroutine
def stupid_fib(n):
    index = 0
    a = 0
    b = 1
    while index < n:
        sleep_secs = random.uniform(0, 0.4)
        yield from asyncio.sleep(sleep_secs) #通常yield from后都是接的耗时操作
        print(‘Stupid one think {} secs to get {}‘.format(sleep_secs, b))
        a, b = b, a + b
        index += 1

if __name__ == ‘__main__‘:
    loop = asyncio.get_event_loop()
    tasks = [
        smart_fib(10),
        stupid_fib(10),
    ]
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
    print(‘All fib finished.‘)
    loop.close()

yield from语法可以让我们方便地调用另一个generator。 

本例中yield from后面接的asyncio.sleep()是一个coroutine(里面也用了yield from)，所以线程不会等待asyncio.sleep()，而是直接中断并执行下一个消息循环。当asyncio.sleep()返回时，线程就可以从yield from拿到返回值（此处是None），然后接着执行下一行语句。 

asyncio是一个基于事件循环的实现异步I/O的模块。通过yield from，我们可以将协程asyncio.sleep的控制权交给事件循环，然后挂起当前协程；之后，由事件循环决定何时唤醒asyncio.sleep,接着向后执行代码。 

协程之间的调度都是由事件循环决定。 

yield from asyncio.sleep(sleep_secs) 这里不能用time.sleep(1)因为time.sleep()返回的是None，它不是iterable，还记得前面说的yield from后面必须跟iterable对象(可以是生成器，迭代器)。 

所以会报错：

yield from time.sleep(sleep_secs) 
TypeError: ‘NoneType’ object is not iterable

四、async和await

弄清楚了asyncio.coroutine和yield from之后，在Python3.5中引入的async和await就不难理解了：可以将他们理解成asyncio.coroutine/yield from的完美替身。当然，从Python设计的角度来说，async/await让协程表面上独立于生成器而存在，将细节都隐藏于asyncio模块之下，语法更清晰明了。 

加入新的关键字 async ，可以将任何一个普通函数变成协程

import time,asyncio,random
async def mygen(alist):
    while len(alist) > 0:
        c = randint(0, len(alist)-1)
        print(alist.pop(c))
a = ["aa","bb","cc"]
c=mygen(a)
print(c)
输出：
<coroutine object mygen at 0x02C6BED0>

在上面程序中，我们在前面加上async，该函数就变成一个协程了。

但是async对生成器是无效的。async无法将一个生成器转换成协程。 
还是刚才那段代码，我们把print改成yield

async def mygen(alist):
    while len(alist) > 0:
        c = randint(0, len(alist)-1)
        yield alist.pop(c)
a = ["ss","dd","gg"]
c=mygen(a)
print(c)

可以看到输出

　　<async_generator object mygen at 0x02AA7170>

 

并不是coroutine 协程对象

所以我们的协程代码应该是这样的

import time,asyncio,random
async def mygen(alist):
    while len(alist) > 0:
        c = random.randint(0, len(alist)-1)
        print(alist.pop(c))
        await asyncio.sleep(1) 
strlist = ["ss","dd","gg"]
intlist=[1,2,5,6]
c1=mygen(strlist)
c2=mygen(intlist)
print(c1)

要运行协程，要用事件循环 
在上面的代码下面加上：

if __name__ == ‘__main__‘:
        loop = asyncio.get_event_loop()
        tasks = [
        c1,
        c2
        ]
        loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
        print(‘All fib finished.‘)
        loop.close()

 

 

原文出处：

--------------------- 

作者：唐大麦 

来源：CSDN 

原文：https://blog.csdn.net/soonfly/article/details/78361819 

版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！

 

 

 

 

Python中的协程大概经历了如下三个阶段： 1. 最初的生成器变形yield/send 2. 引入@asyncio.coroutine和yield from 3. 在最近的Python3.5版本中引入async/await关键字
一、生成器变形yield/send普通函数中如果出现了yield关键字，那么该函数就不再是普通函数，而是一个生成器。
def mygen(alist):    while len(alist) > 0:        c = randint(0, len(alist)-1)        yield alist.pop(c)a = ["aa","bb","cc"]c=mygen(a)print(c)
输出：<generator object mygen at 0x02E5BF00>123456789像上面代码中的c就是一个生成器。生成器就是一种迭代器，可以使用for进行迭代。生成器函数最大的特点是可以接受外部传入的一个变量，并根据变量内容计算结果后返回。 这一切都是靠生成器内部的send()函数实现的。
def gen():    value=0    while True:        receive=yield value        if receive==‘e‘:            break        value = ‘got: %s‘ % receive
g=gen()print(g.send(None))    print(g.send(‘hello‘))print(g.send(123456))print(g.send(‘e‘))12345678910111213上面生成器函数中最关键也是最易理解错的，就是receive=yield value这句,如果对循环体的执行步骤理解错误，就会失之毫厘，差之千里。 其实receive=yield value包含了3个步骤： 1、向函数外抛出（返回）value 2、暂停(pause)，等待next()或send()恢复 3、赋值receive=MockGetValue() 。 这个MockGetValue()是假想函数，用来接收send()发送进来的值
执行流程： 1、通过g.send(None)或者next(g)启动生成器函数，并执行到第一个yield语句结束的位置。这里是关键，很多人就是在这里搞糊涂的。运行receive=yield value语句时，我们按照开始说的拆开来看，实际程序只执行了1，2两步，程序返回了value值，并暂停(pause)，并没有执行第3步给receive赋值。因此yield value会输出初始值0。这里要特别注意：在启动生成器函数时只能send(None),如果试图输入其它的值都会得到错误提示信息。
2、通过g.send(‘hello‘)，会传入hello，从上次暂停的位置继续执行，那么就是运行第3步，赋值给receive。然后计算出value的值，并回到while头部，遇到yield value，程序再次执行了1，2两步，程序返回了value值，并暂停(pause)。此时yield value会输出”got: hello”，并等待send()激活。
3、通过g.send(123456)，会重复第2步，最后输出结果为”got: 123456″。
4、当我们g.send(‘e’)时，程序会执行break然后推出循环，最后整个函数执行完毕，所以会得到StopIteration异常。
从上面可以看出， 在第一次send(None)启动生成器（执行1–>2，通常第一次返回的值没有什么用）之后，对于外部的每一次send()，生成器的实际在循环中的运行顺序是3–>1–>2，也就是先获取值，然后dosomething，然后返回一个值，再暂停等待。
二、yield from看一段代码：
def g1():          yield  range(5)def g2():     yield  from range(5)
it1 = g1()it2 = g2()for x in it1:    print(x)
for x in it2:    print(x)123456789101112输出： range(0, 5) 0 1 2 3 4
这说明yield就是将range这个可迭代对象直接返回了。 而yield from解析了range对象，将其中每一个item返回了。 yield from iterable本质上等于for item in iterable: yield item的缩写版 来看一下例子，假设我们已经编写好一个斐波那契数列函数
def fab(max):     n,a,b = 0,0,1     while n < max:          yield b          # print b          a, b = b, a + b          n = n + 1f=fab(5) 12345678fab不是一个普通函数，而是一个生成器。因此fab(5)并没有执行函数，而是返回一个生成器对象(生成器一定是迭代器iterator，迭代器一定是可迭代对象iterable) 现在我们来看一下，假设要在fab()的基础上实现一个函数，调用起始都要记录日志
def f_wrapper(fun_iterable):    print(‘start‘)    for item  in fun_iterable:        yield item     print(‘end‘)wrap = f_wrapper(fab(5))for i in wrap:    print(i,end=‘ ‘)12345678现在使用yield from代替for循环
import loggingdef f_wrapper2(fun_iterable):    print(‘start‘)    yield from fun_iterable  #注意此处必须是一个可生成对象    print(‘end‘)wrap = f_wrapper2(fab(5))for i in wrap:    print(i,end=‘ ‘)12345678再强调一遍：yield from后面必须跟iterable对象(可以是生成器，迭代器)
三、asyncio.coroutine和yield fromyield from在asyncio模块中得以发扬光大。之前都是我们手工切换协程，现在当声明函数为协程后，我们通过事件循环来调度协程。
先看示例代码：
import asyncio,[email protected] smart_fib(n):    index = 0    a = 0    b = 1    while index < n:        sleep_secs = random.uniform(0, 0.2)        yield from asyncio.sleep(sleep_secs) #通常yield from后都是接的耗时操作        print(‘Smart one think {} secs to get {}‘.format(sleep_secs, b))        a, b = b, a + b        index += 1
@asyncio.coroutinedef stupid_fib(n):    index = 0    a = 0    b = 1    while index < n:        sleep_secs = random.uniform(0, 0.4)        yield from asyncio.sleep(sleep_secs) #通常yield from后都是接的耗时操作        print(‘Stupid one think {} secs to get {}‘.format(sleep_secs, b))        a, b = b, a + b        index += 1
if __name__ == ‘__main__‘:    loop = asyncio.get_event_loop()    tasks = [        smart_fib(10),        stupid_fib(10),    ]    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))    print(‘All fib finished.‘)    loop.close()12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334yield from语法可以让我们方便地调用另一个generator。 本例中yield from后面接的asyncio.sleep()是一个coroutine(里面也用了yield from)，所以线程不会等待asyncio.sleep()，而是直接中断并执行下一个消息循环。当asyncio.sleep()返回时，线程就可以从yield from拿到返回值（此处是None），然后接着执行下一行语句。 asyncio是一个基于事件循环的实现异步I/O的模块。通过yield from，我们可以将协程asyncio.sleep的控制权交给事件循环，然后挂起当前协程；之后，由事件循环决定何时唤醒asyncio.sleep,接着向后执行代码。 协程之间的调度都是由事件循环决定。 yield from asyncio.sleep(sleep_secs) 这里不能用time.sleep(1)因为time.sleep()返回的是None，它不是iterable，还记得前面说的yield from后面必须跟iterable对象(可以是生成器，迭代器)。 所以会报错：
yield from time.sleep(sleep_secs) TypeError: ‘NoneType’ object is not iterable
四、async和await弄清楚了asyncio.coroutine和yield from之后，在Python3.5中引入的async和await就不难理解了：可以将他们理解成asyncio.coroutine/yield from的完美替身。当然，从Python设计的角度来说，async/await让协程表面上独立于生成器而存在，将细节都隐藏于asyncio模块之下，语法更清晰明了。 加入新的关键字 async ，可以将任何一个普通函数变成协程
import time,asyncio,randomasync def mygen(alist):    while len(alist) > 0:        c = randint(0, len(alist)-1)        print(alist.pop(c))a = ["aa","bb","cc"]c=mygen(a)print(c)输出：<coroutine object mygen at 0x02C6BED0>12345678910在上面程序中，我们在前面加上async，该函数就变成一个协程了。
但是async对生成器是无效的。async无法将一个生成器转换成协程。 还是刚才那段代码，我们把print改成yield
async def mygen(alist):    while len(alist) > 0:        c = randint(0, len(alist)-1)        yield alist.pop(c)a = ["ss","dd","gg"]c=mygen(a)print(c)12345678可以看到输出
<async_generator object mygen at 0x02AA7170>1并不是coroutine 协程对象
所以我们的协程代码应该是这样的
import time,asyncio,randomasync def mygen(alist):    while len(alist) > 0:        c = random.randint(0, len(alist)-1)        print(alist.pop(c))        await asyncio.sleep(1) strlist = ["ss","dd","gg"]intlist=[1,2,5,6]c1=mygen(strlist)c2=mygen(intlist)print(c1)1234567891011要运行协程，要用事件循环 在上面的代码下面加上：
if __name__ == ‘__main__‘:        loop = asyncio.get_event_loop()        tasks = [        c1,        c2        ]        loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))        print(‘All fib finished.‘)        loop.close()123456789就可以看到交替执行的效果。--------------------- 作者：唐大麦 来源：CSDN 原文：https://blog.csdn.net/soonfly/article/details/78361819 版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！