


Comment la fonction « envoyer » de Python permet-elle une communication bidirectionnelle avec les générateurs ?
Comprendre le rôle de « envoyer » dans les générateurs Python
Le mot-clé « yield » en Python permet aux générateurs de générer des valeurs, permettant à l'appelant pour parcourir la sortie du générateur. Cependant, les générateurs fournissent également une fonction complémentaire appelée "send", qui offre une couche de contrôle supplémentaire.
La fonction "send", documentée sous le nom "generator.send(value)", permet à l'appelant de saisir un valeur dans un générateur qui vient de céder. Cette valeur d'entrée devient le résultat de l'expression de rendement actuelle. Il est important de noter qu'elle est distincte de la valeur d'argument transmise à la fonction génératrice lors de sa première instanciation.
Pour illustrer, considérons le générateur suivant :
<code class="python">def double_inputs(): while True: x = yield # Pauses the generator yield x * 2 # Returns the doubled value</code>
Initialement, appeler next(gen) sur l'objet générateur, gen avance son exécution jusqu'à la première instruction rendement. À ce stade, nous pouvons utiliser la fonction « envoyer » pour saisir une valeur. Par exemple, l'exécution de gen.send(10) définira x sur 10 et reprendra le générateur, ce qui lui donnera 20.
<code class="python">gen = double_inputs() next(gen) # Pause at first yield gen.send(10) # Send input value of 10 20</code>
Ce processus peut être répété, permettant d'envoyer plusieurs entrées au générateur. . Il convient de noter que cette capacité ne peut pas être obtenue uniquement via le mécanisme « rendement ».
Une application pratique de la fonction « envoyer » se situe dans le contexte du décorateur @defer.inlineCallbacks de Twisted. Il permet de créer des fonctions qui ressemblent à des fonctions procédurales standards mais peuvent effectuer des calculs et des rappels asynchrones.
Par exemple, en utilisant la fonction "envoyer", le code suivant peut être modernisé :
<code class="python"># Old approach with callbacks def doStuff(): returnDeferred = defer.Deferred() def gotNextResult(nextResult): returnDeferred.callback(nextResult / 10) def gotResult(result): takesTenSeconds(result * 10).addCallback(gotNextResult) takesTwoSeconds().addCallback(gotResult) return returnDeferred # New approach using @defer.inlineCallbacks @defer.inlineCallbacks def doStuff(): result = yield takesTwoSeconds() nextResult = yield takesTenSeconds(result * 10) defer.returnValue(nextResult / 10)</code>
En comprenant l'objectif et les capacités de la fonction « envoyer », les développeurs peuvent libérer le potentiel des générateurs dans un plus large éventail de scénarios de programmation.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

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Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

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Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
