深度解析Python yield:生成器、协程与内存优化技巧
创始人
2024-12-29 09:20:23
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python的关键字yield有哪些用法和用途?
Yield关键字在Python中有很多用途,包括生成器、上下文管理器、协程和使用from进行消息传递。生成器函数是通过包含一个未赋值的yield表达式来实现的,该表达式可以连续生成值,并通过for循环或next()来调用。
上下文管理器使用yield来定义资源管理。
协程是通过yield关键字实现的,允许程序在执行达到yield时暂停并按需恢复执行。
YieldFrom用于迭代消费生成器并建立双向通道,以方便通信和异常处理。
掌握yield关键字及其相关技术,例如asyncio、async和await,将帮助你编写高效且可维护的Python代码。
一文搞懂Python中的yield
“yield”关键字在Python中起着重要作用,因为它可以实现生成器和协程。生成器和协程的概念对于初学者来说可能很抽象,但理解它们的作用和影响至关重要。
首先,我们来看看英文单词yield的含义。
产量在英语中的意思是“生产(农作物);生产(利润、利息等);提供”。
这个词的含义可以帮助我们更好的理解Python中return的作用。
刚学Python时,我对“yield”这个关键字的理解是,它只是一个特殊的返回,我能理解它的用途。
我很少用,所以没有深入研究过。
然而,当我需要处理大量数据,其大小超出了计算机的可用内存时,我开始重新考虑yield的作用。
例如,在db2数据库中查询数据时,当数据结果非常大时,我不想一次性读取内存中的所有数据。
这时,我会使用yield关键字返回一行数据,程序处理完成后,我会获取下一行。
这种方法可以有效节省内存空间。
“yield”关键字的用途是它返回一个值,但程序并不退出。
下次返回后继续运行代码,直到没有任何代码留下时,运行结束。
我们通过一个简单的例子来看看它的效果:通过上面的例子,我们发现result关键字自动为我们生成了特殊的方法__next__,这样就不用像你一样把数据全部取出来存放在内存中了想节省内存空间。
当数据量较大时,yield除了节省内存空间之外,还会提高执行速度。
在Ipython终端执行上面的代码,我们可以看到使用yield的函数执行速度更快。
Yield是自己实现生成器的最方便的方法。
生成器是Python语言最有用的功能之一,但它们的使用并不广泛。
我曾经问过身边的Java朋友有没有类似的功能,他们说没有,而网上一查,发现主流的编程语言都没有。
因此,Python的生成器特性并没有引起其他语言迁移到Python的工程师的注意。
生成器非常有用,尤其是在处理大量数据时。
生成器的延迟加载(仅在需要时将其读入内存)非常高效当需要处理的数据量超过计算机的可用内存时。
比如读文件的时候,如果读一次大文件,内存可能一下子就满了。
推荐的方法是使用文件创建器本身,这样无论文件有多大,都不会导致内存爆炸。
如果你想了解更多关于生成器、迭代器和迭代器的知识,可以阅读我之前的推文:《Python基础知识系列——迭代器、迭代器和生成器》和《深入理解迭代器和生成器》。
“return”关键字也可以实现协程。
虽然现在有异步关键字等待可以轻松实现协程,但在过去,协程的实现都是基于yield的。
return有一个submit方法,可以改变return的返回值。
以下是示例代码:当next方法当执行x.send(4)时,a得到值4,程序在第二次返回时运行,接下来的操作相同。
使用此功能,我们可以传达所需的功能并实现生产者和消费者模型。
示例代码及运行结果如下:运行结果如下:生产函数和消费函数在一个线程中执行,通过调用send和return方法实现协程功能相互切换。
关于协程的学习,可以看我之前的推文:《协程学习笔记》、《使用多线程还是协程进行并发?》》。
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