Was sind die vielfältigen Anwendungsfälle von „yield from' in Python 3.3 und seine Vorteile?

Verstehen der vielseitigen Anwendungsfälle von „yield from“ in Python 3.3

Situationen, die die „yield from“-Syntax bevorzugen

„yield from“ erweist sich als besonders wertvoll in Szenarien, in denen:

• Daten von Generatoren lesen:

  <code class="python">def reader():
    for i in range(4):
        yield '&lt; ' + str(i)
  
  for i in reader():
    print(i)  # Prints '&lt; 0', '&lt; 1', '&lt; 2', '&lt; 3'

  „Yield from“ bietet eine bequeme Möglichkeit, die generierten Daten zu iterieren durch einen anderen Generator.

• Senden von Daten an Coroutinen:

  <code class="python">def writer():
    while True:
        w = (yield)
        print('&gt; ', w)
  
  w = writer()
  for i in range(4):
    w.send(i)  # Prints '&gt; 0', '&gt; 1', '&gt; 2', '&gt; 3'</code>

  „yield from“ ermöglicht der „Writer“-Coroutine den nahtlosen Empfang von Daten gesendet von einer externen Quelle.

Warum ist „Ausbeute von“ im Vergleich zu Mikro-Threads?

„Ausbeute von“ spiegelt das Verhalten von Mikro-Threads in diesem Sinne wider dass:

• Transparente Verbindung:
  Es stellt eine bidirektionale Verbindung her, die Daten und Ausnahmen transparent zwischen dem Anrufer und dem Subgenerator weitergibt.
• Bidirektionale Interaktion:
  Daten können sowohl in den als auch aus dem Subgenerator gesendet werden, was eine flexible Kommunikation ermöglicht.

Beispiel: Kombinieren von Datenlesen und -schreiben

Eine praktische Anwendung von „yield from“ ist die Kombination von Datenlesen und -schreiben in einer einzigen Funktion. Betrachten Sie das folgende Beispiel:

<code class="python">def data_handler():
    for i in reader():
        yield from writer(i)

for i in data_handler():
    print(i)  # Prints the data written by 'writer'</code>

Die Funktion „data_handler“ verwendet „yield from“, um Daten sequentiell vom „Reader“-Generator an die „Writer“-Coroutine zu übergeben und so eine optimierte Datenverarbeitungspipeline zu erstellen.

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