python yield from_python中yield的用法以及和yield from的区别
看了大佬的博客很快就懂了。
由于最近接触了酷q机器人,搭建好了环境,配合NoneBot可以通过python代码自己写机器人功能。
NoneBot是基于asyncio的,所以先通过yield来学习一点python协程方面的知识。
yield
首先,先可以把yield看成“return”,return什么意思大家都知道吧,就是代表在程序中返回某个值,return所在的当前函数就停住了,不能往下再运行下去了。
然后先看下面代码:
deffoo():print("starting...")whileTrue:
res= yield 4
print("res:", res)
g=foo()print(next(g))print("*" * 20)print(next(g))
这段代码输出的是如下:
starting...4
********************res: None4
所以我们来一步一步分析程序:
1.程序开始执行之后,在foo函数中有yield关键字,所以foo函数并不会真的执行,而是先得到了一个生成器g(相当于我们创造出了一个对象)。
2.直到调用了next方法,这里我们先要知道在python中,next()返回的是迭代器的下一个项目,所以后面我们调用了next(g)方法,foo函数正式开始执行,先执行了foo函数中的print方法,然后就进入了while循环。
3.程序遇到yield关键字,然后我们现在把yield当成return,所以返回了一个4之后,程序就结束了,后面的给res赋值的操作并没有执行。此时的话第一个print(next(g))就执行完成了,所以输出了前两行的结果。
4.程序执行print("*"*20),输出了20个*。
5.又开始执行下面的print(next(g)),这个时候和上面那个差不多,不过不同的是,这个时候是从刚才那个next程序停止的地方开始执行的,也就是接着上面return之后的操作,因为while函数里面其实是先return,再赋值给res,上面在return终止之后,就没有赋值给res,所以输出的就是res:None。
6.程序会继续在while里执行,又一次碰到yield,这个时候同样return出4,然后程序停止,print函数输出的4就是这次return的4。
所以到这里你可能就明白了yield和return的关系和区别了,带yield的函数是一个生成器,而不是一个函数,这个生成器有一个函数就是next函数,next就相当于"下一步"生成哪个书,这一次的next开始的地方是接着上一次的next停止的地方执行的,所以调用next的时候,生成器并不会从foo函数开始执行,只是接着上一步停止的地方开始,然后遇到yield后,return出要生成的数,然后到这步就停止结束了。
再看一下下面这个例子:
deffoo():print("starting...")whileTrue:
res= yield 4
print("res:", res)
g=foo()print(next(g))print("*" * 20)print(g.send(7))
这里调用了一个g.send(7)函数,然后输出结果是:
starting...4
********************res:7
4
先大致说一下send函数的概念:此时你应该注意到上面那个的紫色的字,还有上面那个res的值为什么是None,这个变成了7,到底为什么,这是因为,send是发送一个参数给res的,因为上面讲到,return的时候,并没有把4赋值给res,下次执行的时候只好继续执行赋值操作,只好赋值为None了,而如果用send的话,开始执行的时候,先接着上一次(return 4之后)执行,先把7赋值给了res,然后执行next的作用,遇见下一回的yield,return出结果后结束。
5.程序执行g.send(7),程序会从yield关键字那一行继续向下运行,send会把7这个值赋值给res变量
6.由于send方法中包含next()方法,所以程序会继续向下运行执行print方法,然后再次进入while循环
7.程序执行再次遇到yield关键字,yield会返回后面的值后,程序再次暂停,直到再次调用next方法或send方法。
这就结束了,说一下,为什么用这个生成器,是因为如果用List的话,会占用更大的空间,比如说取0,1,2,3,4,5,6............1000
你可能会这样:
for n in range(1000):
a=n
这个时候range(1000)就默认生成一个含有1000个数的list了,所以很占内存。
这个时候你可以用刚才的yield组合成生成器进行实现,也可以用xrange(1000)这个生成器实现
yield组合:
deffoo(num):print("starting...")while num<10:
num=num+1
yieldnumfor n infoo(0):print(n)
输出:
starting...1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
yield from
前面的yield都是单一层次的生成器,并没有嵌套,如果是多个生成器嵌套会怎么样呢,下面是一个例子:
deffun_inner():
i=0whileTrue:
i= yieldideffun_outer():
a=0
b= 1inner=fun_inner()
inner.send(None)whileTrue:
a=inner.send(b)
b= yieldaif __name__ == '__main__':
outer=fun_outer()
outer.send(None)for i in range(5):print(outer.send(i))
这个例子在fun_outer()函数里面先调用了一次fun_inner(),这是一个容器,再嵌套外面的yield a,然后在main中调用了fun_outer(),给其send一个i进去,在两层嵌套的情况下,值的传递方式是,先把值传递给外层生成器,外层生成器再将值传递给外层生成器,内层生成器在将值反向传递给外层生成器,最终yield出结果。如果嵌套的层次更多,传递将会越麻烦。
输出结果如下:
01
2
3
4
然后我们用yield from来实现,代码明显少了很多。
deffun_inner():
i=0whileTrue:
i= yieldideffun_outer():#a = 0
#b = 1
#inner = fun_inner()
#inner.send(None)
#while True:
#a = inner.send(b)
#b = yield a
yield fromfun_inner()if __name__ == '__main__':
outer=fun_outer()
outer.send(None)for i in range(5):print(outer.send(i))
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