Python进阶
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  • 译后感
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    • *args 的用法
    • **kwargs 的用法
    • 使用 args 和 *kwargs 来调用函数
    • 啥时候使用它们
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    • 迭代器(Iterator)
    • 迭代(Iteration)
    • 生成器(Generators)
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    • Map
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    • Reduce
  • set 数据结构
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这有帮助吗?

协程

Python 中的协程和生成器很相似但又稍有不同。主要区别在于:

  • 生成器是数据的生产者

  • 协程则是数据的消费者

首先我们先来回顾下生成器的创建过程。我们可以这样去创建一个生成器:

def fib():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a+b

然后我们经常在 for 循环中这样使用它:

for i in fib():
    print i

这样做不仅快而且不会给内存带来压力,因为我们所需要的值都是动态生成的而不是将他们存储在一个列表中。更概括的说如果现在我们在上面的例子中使用 yield 便可获得了一个协程。协程会消费掉发送给它的值。Python 实现的 grep 就是个很好的例子:

def grep(pattern):
    print("Searching for", pattern)
    while True:
        line = (yield)
        if pattern in line:
            print(line)

等等!yield 返回了什么?啊哈,我们已经把它变成了一个协程。它将不再包含任何初始值,相反要从外部传值给它。我们可以通过 send() 方法向它传值。这有个例子:

search = grep('coroutine')
next(search)
#output: Searching for coroutine
search.send("I love you")
search.send("Don't you love me?")
search.send("I love coroutine instead!")
#output: I love coroutine instead!

发送的值会被 yield 接收。我们为什么要运行 next() 方法呢?这样做正是为了启动一个协程。就像协程中包含的生成器并不是立刻执行,而是通过 next() 方法来响应 send() 方法。因此,你必须通过 next() 方法来执行 yield 表达式。

我们可以通过调用 close() 方法来关闭一个协程。像这样:

search = grep('coroutine')
search.close()
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最后更新于3年前

这有帮助吗?

更多协程相关知识的学习大家可以参考 David Beazley 的这份。

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