#例1. 簡單輸出斐波那契數列前 N 個數
#缺點：該函數可復用性較差，因為 fab 函數返回 None，其他函數無法獲得該函數生成的數列
#要提高 fab 函數的可復用性，最好不要直接打印出數列，而是返回一個 List。
def fab1(max):
??? n, a, b = 0, 0, 1
??? while n < max:
??????? print(b,end=' ')
??????? a, b = b, a + b
??????? n = n + 1
fab1(5)??

?

#例 2.?
#缺點：該函數在運行中占用的內存會隨著參數 max 的增大而增大，如果要控制內存占用，
#最好不要用 List 來保存中間結果，而是通過 iterable 對象來迭代???
def fab2(max):?
??? n, a, b = 0, 0, 1?
??? L = []?
??? while n < max:?
??????? L.append(b)?
??????? a, b = b, a + b?
??????? n = n + 1?
??? return L

?

#例3?
#說明：帶有 yield 的函數不再是一個普通函數，Python 解釋器會將其視為一個 generator，
#調用 fab(5) 不會執行 fab 函數，而是返回一個 iterable 對象！
#在 for 循環執行時，每次循環都會執行 fab 函數內部的代碼，執行到 yield b 時，fab 函數就返回一個迭代值，
#下次迭代時，代碼從 yield b 的下一條語句繼續執行，而函數的本地變量看起來和上次中斷執行前是完全一樣的，
#于是函數繼續執行，直到再次遇到 yield。
def fab3(max):
??? n, a, b = 0, 0, 1
??? while n < max:
??????? yield b
??????? # print b
??????? a, b = b, a + b
??????? n = n + 1
f=fab3(5)
print("f是一個可迭代對象，并沒有執行函數")
print(f)
print('fab3返回的是一個iterable 對象，可以用for循環獲取值')
for n in f:
??? print(n)

?

?

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#例4： #說明：yield from iterable本質上等于for item in iterable: yield item的縮寫版??? def f_wrapper1(f): ????for?g??in?f: ????????yield g wrap = f_wrapper1(fab3(5)) for?i?in?wrap: ????print(i,end=' ') print('\n使用yield from代替for循環') def f_wrapper2(f): ?????yield?from?f#注意此處必須是一個可生成對象 wrap = f_wrapper2(fab3(5)) for?i?in?wrap: ????print(i,end=' ') print('\n---------------------') print('yield from包含多個子程序') def g(x): ????yield?from?range(x, 0, -1) ????yield?from?range(x) print(list(g(5))) for?g??in?g(6): ????print(g,end=',') ????? ????? print('\n---------------------')? 注意紅色部分就是替代的部分，yield?from?iterable本質上等于for?item?in?iterable: yield item的縮寫版???

?

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#例5 利用yield from語句向生成器（協程）傳送數據 #傳統的生產者-消費者模型是一個線程寫消息，一個線程取消息，通過鎖機制控制隊列和等待，但一不小心就可能死鎖。 #如果改用協程，生產者生產消息后，直接通過yield跳轉到消費者開始執行，待消費者執行完畢后，換回生產者繼續生產，效率極高： def? consumer_work(len): ????# 讀取send傳進的數據，并模擬進行處理數據 ????print("writer:") ????w='' ????while?True: ????????w = yield w??? # w接收send傳進的數據,同時也是返回的數據 ????????print('[CONSUMER] Consuming %s...>> ', w) ????????w*=len #將返回的數據乘以100 ????????time.sleep(0.1)? def consumer(coro): ????yield?from?coro#將數據傳遞到協程(生成器)對象中 def produce(c): ????c.send(None)#?"prime"?the coroutine ????for?i?in?range(5): ????????print('[Produce] Producing %s----', i) ????????w=c.send(i)#發送完成后進入協程中執行 ????????print('[Produce] receive %s----', w) ????c.close() ????? c1=consumer_work(100) produce(consumer(c1))<br><br>執行結果：<br>writer:<br>[Produce] Producing %s---- 0<br>[CONSUMER] Consuming %s...>>? 0<br>[Produce] receive %s---- 0<br>[Produce] Producing %s---- 1<br>[CONSUMER] Consuming %s...>>? 1<br>[Produce] receive %s---- 100<br>[Produce] Producing %s---- 2<br>[CONSUMER] Consuming %s...>>? 2<br>[Produce] receive %s---- 200<br>[Produce] Producing %s---- 3<br>[CONSUMER] Consuming %s...>>? 3<br>[Produce] receive %s---- 300<br>[Produce] Producing %s---- 4<br>[CONSUMER] Consuming %s...>>? 4<br>[Produce] receive %s---- 400<br><br>yield?from一般掌握這兩種用法即可

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python yield 和 yield from用法总结的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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