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python生成器中的send()方法和next()方法(python中生成器的作用)
发布时间：2024-01-22推荐整理分享python生成器中的send()方法和next()方法(python中生成器的作用)，希望有所帮助，仅作参考，欢迎阅读内容。
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在异步IO的使用时，generator是最基本的一个实现方法。python生成器有两个主要方法，一个是send一个是next。今天我们来看看两者的用法和联系。在每段代码中，第一个next调用，相当于启动生成器，会从生成器函数的第一行代码开始执行，直到第一次执行完yield语句（第4行）后，跳出生成器函数。然后第二个next调用，进入生成器函数后，从yield语句的下一句语句（第5行）开始执行，然后重新运行到yield语句，执行后，跳出生成器函数后面再次调用next，依次类推。
这里我们用经典的生产者-消费者模型举个例子（摘自廖雪峰的博客）
defconsumer():r=0foriinxrange(3):yieldrr='200OK'+str(i)c=consumer()n1=c.next()n2=c.next()n3=c.next()实际上next()和send()在一定意义上作用是相似的，区别是send()可以传递yield表达式的值进去，而next()不能传递特定的值，只能传递None进去。因此，我们可以看做c.next() 和 c.send(None) 作用是一样的。
第一次调用时，请使用next()语句或是send(None)，不能使用send发送一个非None的值，否则会出错的，因为没有Python yield语句来接收这个值。
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下面说明下send执行的顺序。先记住，n1 = yield r这句话是从右往左执行的。当第一次send（None）（对应11行）时，启动生成器，从生成器函数的第一行代码开始执行，直到第一次执行完yield（对应第4行）后，跳出生成器函数。这个过程中，n1一直没有定义。
运行到send（1）时，进入生成器函数，此时，将yield r看做一个整体，赋值给它并且传回。此时即相当于把1赋值给n1，但是并不执行yield部分。下面继续从yield的下一语句继续执行，然后重新运行到yield语句，执行后，跳出生成器函数。即send和next相比，只是开始多了一次赋值的动作，其他运行流程是相同的。
defconsumer():r='here'whileTrue:n1=yieldr#这里的等式右边相当于一个整体，接受回传值ifnotn1:returnprint('[CONSUMER]Consuming%s...'%n1)r='%d00OK'%n1defproduce(c):aa=c.send(None)n=0whilen<5:n=n+1print('[PRODUCER]Producing%s...'%n)r1=c.send(n)print('[PRODUCER]Consumerreturn:%s'%r1)c.close()c=consumer()produce(c)运行结果：
[PRODUCER]Producing1...[CONSUMER]Consuming1...[PRODUCER]Consumerreturn:100OK[PRODUCER]Producing2...[CONSUMER]Consuming2...[PRODUCER]Consumerreturn:200OK[PRODUCER]Producing3...[CONSUMER]Consuming3...[PRODUCER]Consumerreturn:300OK[PRODUCER]Producing4...[CONSUMER]Consuming4...[PRODUCER]Consumerreturn:400OK[PRODUCER]Producing5...[CONSUMER]Consuming5...[PRODUCER]Consumerreturn:500OK上一篇：day02-HTML02
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