使用yield可以做哪些很酷的事情？
使用生成器(Generator)和yield可以做哪些有趣的、酷酷的、让人意想不到的事情？
不限编程语言，例如python、JavaScript 等。
回复内容：
yield 在 JavaScript 中用的最多的可能就是结合 Promise/Thunk 等实现异步操作，比如大名鼎鼎的 tj/co · GitHub，所以已经不是「让人意想不到」的东西了。理解 Generator 的特性后，实现一个玩具版的 co 还是很简单的：
function async(generator) {
return new Promise(function(resolve, reject) {
var g = generator()
function next(val) {
var result = g.next(val)
var value = result.value
if (!result.done) {
value.then(next).catch(reject)
}
else {
resolve(value)
}
}
next()
})
}
不了解yield怎么实现async/await的，用C#代码试举一例：
IEnumerable<Action<Action>> SomeAsyncMethod()
{
//blabla
yield return await( asyncMethod, context );
//blabla
yield return await( asyncMethod, context );
//blabla
}
<span class="c"># -*- coding: utf-8 -*-</span>
<span class="kn">import</span> <span class="nn">numpy</span> <span class="kn">as</span> <span class="nn">np</span>
<span class="kn">import</span> <span class="nn">matplotlib.pyplot</span> <span class="kn">as</span> <span class="nn">plt</span>
<span class="kn">import</span> <span class="nn">matplotlib.animation</span> <span class="kn">as</span> <span class="nn">animation</span>
<span class="kn">import</span> <span class="nn">math</span><span class="o">,</span> <span class="nn">random</span>
<span class="c"># 需要安装的库：Numpy和Matplotlib，推荐直接Anaconda</span>
<span class="n">fig</span><span class="p">,</span> <span class="n">axes1</span> <span class="o">=</span> <span class="n">plt</span><span class="o">.</span><span class="n">subplots</span><span class="p">()</span>
<span class="c"># 设置坐标轴长度</span>
<span class="n">axes1</span><span class="o">.</span><span class="n">set_ylim</span><span class="p">(</span><span class="mi">0</span><span class="p">,</span> <span class="mf">1.4</span><span class="p">)</span>
<span class="n">axes1</span><span class="o">.</span><span class="n">set_xlim</span><span class="p">(</span><span class="mi">0</span><span class="p">,</span> <span class="mi">1</span><span class="o">*</span><span class="n">np</span><span class="o">.</span><span class="n">pi</span><span class="o">/</span><span class="mf">0.01</span><span class="p">)</span>
<span class="c"># 设置初始x、y数值数组</span>
<span class="n">xdata</span> <span class="o">=</span> <span class="n">np</span><span class="o">.</span><span class="n">arange</span><span class="p">(</span><span class="mi">0</span><span class="p">,</span> <span class="mi">2</span><span class="o">*</span><span class="n">np</span><span class="o">.</span><span class="n">pi</span><span class="p">,</span> <span class="mf">0.01</span><span class="p">)</span>
<span class="n">ydata</span> <span class="o">=</span> <span class="n">np</span><span class="o">.</span><span class="n">sin</span><span class="p">(</span><span class="n">xdata</span><span class="p">)</span>
<span class="c"># 获得线条</span>
<span class="n">line</span><span class="p">,</span> <span class="o">=</span> <span class="n">axes1</span><span class="o">.</span><span class="n">plot</span><span class="p">(</span><span class="n">xdata</span><span class="p">)</span>
<span class="c"># 毛刺倍率，从0开始增长，offset越大毛刺越大</span>
<span class="n">offset</span> <span class="o">=</span> <span class="mf">0.0</span>
<span class="c">#因为update的参数是调用函数data_gen,所以第一个默认参数不能是framenum</span>
<span class="k">def</span> <span class="nf">update</span><span class="p">(</span><span class="n">data</span><span class="p">):</span>
<span class="k">global</span> <span class="n">offset</span>
<span class="n">line</span><span class="o">.</span><span class="n">set_ydata</span><span class="p">(</span><span class="n">data</span><span class="p">)</span>
<span class="k">return</span> <span class="n">line</span><span class="p">,</span>
<span class="c"># 每次生成10个随机数据</span>
<span class="c"># 每次变化整幅图的话，yield一个整图就行了</span>
<span class="k">def</span> <span class="nf">data_gen</span><span class="p">():</span>
<span class="k">global</span> <span class="n">offset</span>
<span class="k">while</span> <span class="bp">True</span><span class="p">:</span>
<span class="n">length</span> <span class="o">=</span> <span class="nb">float</span><span class="p">(</span><span class="nb">len</span><span class="p">(</span><span class="n">xdata</span><span class="p">))</span>
<span class="k">for</span> <span class="n">i</span> <span class="ow">in</span> <span class="nb">range</span><span class="p">(</span><span class="nb">len</span><span class="p">(</span><span class="n">xdata</span><span class="p">)):</span>
<span class="n">ydata</span><span class="p">[</span><span class="n">i</span><span class="p">]</span><span class="o">=</span><span class="n">math</span><span class="o">.</span><span class="n">sin</span><span class="p">(</span><span class="n">xdata</span><span class="p">[</span><span class="n">i</span><span class="p">])</span><span class="o">+</span><span class="mf">0.2</span>
<span class="k">if</span> <span class="n">i</span><span class="o">></span><span class="n">length</span><span class="o">/</span><span class="mf">18.0</span> <span class="ow">and</span> <span class="n">i</span><span class="o"><</span><span class="p">(</span><span class="n">length</span><span class="o">*</span><span class="mf">2.7</span><span class="o">/</span><span class="mf">6.0</span><span class="p">):</span>
<span class="n">ydata</span><span class="p">[</span><span class="n">i</span><span class="p">]</span><span class="o">+=</span><span class="n">offset</span><span class="o">*</span><span class="p">(</span><span class="n">random</span><span class="o">.</span><span class="n">random</span><span class="p">()</span><span class="o">-</span><span class="mf">0.5</span><span class="p">)</span>
<span class="n">offset</span> <span class="o">+=</span> <span class="mf">0.05</span>
<span class="c">#可以设置offset的最大值</span>
<span class="k">if</span> <span class="n">offset</span><span class="o">>=</span><span class="mf">0.5</span><span class="p">:</span>
<span class="n">offset</span><span class="o">=</span><span class="mf">0.0</span>
<span class="k">yield</span> <span class="n">ydata</span>
<span class="c"># 配置完毕，开始播放</span>
<span class="n">ani</span> <span class="o">=</span> <span class="n">animation</span><span class="o">.</span><span class="n">FuncAnimation</span><span class="p">(</span><span class="n">fig</span><span class="p">,</span> <span class="n">update</span><span class="p">,</span> <span class="n">data_gen</span><span class="p">,</span> <span class="n">interval</span><span class="o">=</span><span class="mi">800</span><span class="p">,</span> <span class="n">repeat</span><span class="o">=</span><span class="bp">True</span><span class="p">)</span>
<span class="n">plt</span><span class="o">.</span><span class="n">show</span><span class="p">()</span>
Overview — SimPy 3.0.8 documentation 这个问题就是给我准备的嘛
当有人声称在CPython里实现了一个沙盒的时候就可以用yield去逗他了，I was looking through the code and saw someone submitted this but didn't run it:...
酷到没工作... A Curious Course on Coroutines and Concurrency 可以写出一个并发的库
Generator Tricks for Systems Programmers 可以写个流处理框架 参见David Beazley大神几次PyCon的pdf，看完我简直是惊呆了。http://www.dabeaz.com 可以用来训练神经网络.
比如Lasagne/Lasagne · GitHub 中的一段示例代码:
<span class="k">def</span> <span class="nf">train</span><span class="p">(</span><span class="n">iter_funcs</span><span class="p">,</span> <span class="n">dataset</span><span class="p">,</span> <span class="n">batch_size</span><span class="o">=</span><span class="n">BATCH_SIZE</span><span class="p">):</span>
<span class="sd">"""Train the model with `dataset` with mini-batch training. Each</span>
<span class="sd"> mini-batch has `batch_size` recordings.</span>
<span class="sd"> """</span>
<span class="n">num_batches_train</span> <span class="o">=</span> <span class="n">dataset</span><span class="p">[</span><span class="s">'num_examples_train'</span><span class="p">]</span> <span class="o">//</span> <span class="n">batch_size</span>
<span class="n">num_batches_valid</span> <span class="o">=</span> <span class="n">dataset</span><span class="p">[</span><span class="s">'num_examples_valid'</span><span class="p">]</span> <span class="o">//</span> <span class="n">batch_size</span>
<span class="k">for</span> <span class="n">epoch</span> <span class="ow">in</span> <span class="n">itertools</span><span class="o">.</span><span class="n">count</span><span class="p">(</span><span class="mi">1</span><span class="p">):</span>
<span class="n">batch_train_losses</span> <span class="o">=</span> <span class="p">[]</span>
<span class="k">for</span> <span class="n">b</span> <span class="ow">in</span> <span class="nb">range</span><span class="p">(</span><span class="n">num_batches_train</span><span class="p">):</span>
<span class="n">batch_train_loss</span> <span class="o">=</span> <span class="n">iter_funcs</span><span class="p">[</span><span class="s">'train'</span><span class="p">](</span><span class="n">b</span><span class="p">)</span>
<span class="n">batch_train_losses</span><span class="o">.</span><span class="n">append</span><span class="p">(</span><span class="n">batch_train_loss</span><span class="p">)</span>
<span class="n">avg_train_loss</span> <span class="o">=</span> <span class="n">np</span><span class="o">.</span><span class="n">mean</span><span class="p">(</span><span class="n">batch_train_losses</span><span class="p">)</span>
<span class="n">batch_valid_losses</span> <span class="o">=</span> <span class="p">[]</span>
<span class="n">batch_valid_accuracies</span> <span class="o">=</span> <span class="p">[]</span>
<span class="k">for</span> <span class="n">b</span> <span class="ow">in</span> <span class="nb">range</span><span class="p">(</span><span class="n">num_batches_valid</span><span class="p">):</span>
<span class="n">batch_valid_loss</span><span class="p">,</span> <span class="n">batch_valid_accuracy</span> <span class="o">=</span> <span class="n">iter_funcs</span><span class="p">[</span><span class="s">'valid'</span><span class="p">](</span><span class="n">b</span><span class="p">)</span>
<span class="n">batch_valid_losses</span><span class="o">.</span><span class="n">append</span><span class="p">(</span><span class="n">batch_valid_loss</span><span class="p">)</span>
<span class="n">batch_valid_accuracies</span><span class="o">.</span><span class="n">append</span><span class="p">(</span><span class="n">batch_valid_accuracy</span><span class="p">)</span>
<span class="n">avg_valid_loss</span> <span class="o">=</span> <span class="n">np</span><span class="o">.</span><span class="n">mean</span><span class="p">(</span><span class="n">batch_valid_losses</span><span class="p">)</span>
<span class="n">avg_valid_accuracy</span> <span class="o">=</span> <span class="n">np</span><span class="o">.</span><span class="n">mean</span><span class="p">(</span><span class="n">batch_valid_accuracies</span><span class="p">)</span>
<span class="k">yield</span> <span class="p">{</span>
<span class="s">'number'</span><span class="p">:</span> <span class="n">epoch</span><span class="p">,</span>
<span class="s">'train_loss'</span><span class="p">:</span> <span class="n">avg_train_loss</span><span class="p">,</span>
<span class="s">'valid_loss'</span><span class="p">:</span> <span class="n">avg_valid_loss</span><span class="p">,</span>
<span class="s">'valid_accuracy'</span><span class="p">:</span> <span class="n">avg_valid_accuracy</span><span class="p">,</span>
<span class="p">}</span>
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Choisir entre PHP et Python: un guide
Apr 18, 2025 am 12:24 AM
PHP convient au développement Web et au prototypage rapide, et Python convient à la science des données et à l'apprentissage automatique. 1.Php est utilisé pour le développement Web dynamique, avec une syntaxe simple et adapté pour un développement rapide. 2. Python a une syntaxe concise, convient à plusieurs champs et a un écosystème de bibliothèque solide.
PHP et Python: différents paradigmes expliqués
Apr 18, 2025 am 12:26 AM
PHP est principalement la programmation procédurale, mais prend également en charge la programmation orientée objet (POO); Python prend en charge une variété de paradigmes, y compris la POO, la programmation fonctionnelle et procédurale. PHP convient au développement Web, et Python convient à une variété d'applications telles que l'analyse des données et l'apprentissage automatique.
Le code Visual Studio peut-il être utilisé dans Python
Apr 15, 2025 pm 08:18 PM
VS Code peut être utilisé pour écrire Python et fournit de nombreuses fonctionnalités qui en font un outil idéal pour développer des applications Python. Il permet aux utilisateurs de: installer des extensions Python pour obtenir des fonctions telles que la réalisation du code, la mise en évidence de la syntaxe et le débogage. Utilisez le débogueur pour suivre le code étape par étape, trouver et corriger les erreurs. Intégrez Git pour le contrôle de version. Utilisez des outils de mise en forme de code pour maintenir la cohérence du code. Utilisez l'outil de liaison pour repérer les problèmes potentiels à l'avance.
Peut-on exécuter le code sous Windows 8
Apr 15, 2025 pm 07:24 PM
VS Code peut fonctionner sur Windows 8, mais l'expérience peut ne pas être excellente. Assurez-vous d'abord que le système a été mis à jour sur le dernier correctif, puis téléchargez le package d'installation VS Code qui correspond à l'architecture du système et l'installez comme invité. Après l'installation, sachez que certaines extensions peuvent être incompatibles avec Windows 8 et doivent rechercher des extensions alternatives ou utiliser de nouveaux systèmes Windows dans une machine virtuelle. Installez les extensions nécessaires pour vérifier si elles fonctionnent correctement. Bien que le code VS soit possible sur Windows 8, il est recommandé de passer à un système Windows plus récent pour une meilleure expérience de développement et une meilleure sécurité.
L'extension VScode est-elle malveillante?
Apr 15, 2025 pm 07:57 PM
Les extensions de code vs posent des risques malveillants, tels que la cachette de code malveillant, l'exploitation des vulnérabilités et la masturbation comme des extensions légitimes. Les méthodes pour identifier les extensions malveillantes comprennent: la vérification des éditeurs, la lecture des commentaires, la vérification du code et l'installation avec prudence. Les mesures de sécurité comprennent également: la sensibilisation à la sécurité, les bonnes habitudes, les mises à jour régulières et les logiciels antivirus.
Comment exécuter des programmes dans Terminal Vscode
Apr 15, 2025 pm 06:42 PM
Dans VS Code, vous pouvez exécuter le programme dans le terminal via les étapes suivantes: Préparez le code et ouvrez le terminal intégré pour vous assurer que le répertoire de code est cohérent avec le répertoire de travail du terminal. Sélectionnez la commande Run en fonction du langage de programmation (tel que Python de Python your_file_name.py) pour vérifier s'il s'exécute avec succès et résoudre les erreurs. Utilisez le débogueur pour améliorer l'efficacité du débogage.
Python vs JavaScript: la courbe d'apprentissage et la facilité d'utilisation
Apr 16, 2025 am 12:12 AM
Python convient plus aux débutants, avec une courbe d'apprentissage en douceur et une syntaxe concise; JavaScript convient au développement frontal, avec une courbe d'apprentissage abrupte et une syntaxe flexible. 1. La syntaxe Python est intuitive et adaptée à la science des données et au développement back-end. 2. JavaScript est flexible et largement utilisé dans la programmation frontale et côté serveur.
PHP et Python: une plongée profonde dans leur histoire
Apr 18, 2025 am 12:25 AM
PHP est originaire en 1994 et a été développé par Rasmuslerdorf. Il a été utilisé à l'origine pour suivre les visiteurs du site Web et a progressivement évolué en un langage de script côté serveur et a été largement utilisé dans le développement Web. Python a été développé par Guidovan Rossum à la fin des années 1980 et a été publié pour la première fois en 1991. Il met l'accent sur la lisibilité et la simplicité du code, et convient à l'informatique scientifique, à l'analyse des données et à d'autres domaines.
