


Apakah tujuan sebenar fungsi \'hantar\' dalam penjana Python, dan bagaimanakah ia berbeza daripada kata kunci \'hasil\'?
Melindungi Cahaya untuk Tujuan Fungsi "hantar" Penjana
Dalam bidang penjana Python, kata kunci hasil berdiri sebagai asas, membolehkan penciptaan urutan boleh lelaran. Walau bagaimanapun, di samping hasil, satu lagi fungsi misteri tersembunyi dalam bayang-bayang: hantar.
Dokumentasi menyediakan penerangan samar, menyatakan bahawa penghantaran "meneruskan pelaksanaan dan "menghantar" nilai ke dalam fungsi penjana." Ini menimbulkan persoalan tentang tujuan dan hubungannya dengan hasil.
Nilai ialah Input dan Output?
Kekeliruan pertama timbul daripada tanggapan bahawa nilai berfungsi sebagai input kepada fungsi penjana. Walau bagaimanapun, dokumentasi juga mencadangkan bahawa penghantaran mengembalikan nilai seterusnya yang dihasilkan oleh penjana. Bukankah ini fungsi yang sama dilakukan oleh hasil?
Menyingkap Tujuan Sebenar
Kunci untuk menyelesaikan enigma ini terletak pada pemahaman bahawa penghantaran membolehkan suntikan nilai sementara penjana menghasilkan. Pertimbangkan contoh berikut:
<code class="python">def double_inputs(): while True: x = yield yield x * 2</code>
Bayangkan penjana ini sebagai kotak hitam dengan dua lubang: satu untuk menerima nilai (hasil) dan satu untuk mengembalikannya (hasil). Jika anda memanggil seterusnya(penjana) untuk memulakan penjana, ia akan berhenti seketika pada penyata hasil pertama, menunggu input.
Kini, anda boleh menggunakan hantar untuk menyuapkan nilai ke dalam penjana. Nilai disimpan sementara dalam pembolehubah x. Setelah menyambung semula penjana, kod di luar penyataan hasil pertama dilaksanakan, menggandakan nilai input dengan berkesan dan mengembalikannya melalui hasil.
Contoh Tidak Berbaloi
Untuk menunjukkan keupayaan unik penghantaran yang tidak boleh dicapai dengan hasil, pertimbangkan perkara berikut:
<code class="python">gen = double_inputs() next(gen) # run up to the first yield gen.send(10) # goes into 'x' variable</code>
Kod ini secara berkesan menyuntik nilai 10 ke dalam penjana. Ia kemudian menyambung semula pelaksanaan dan mengembalikan 20, nilai dua kali ganda. Urutan tindakan ini adalah mustahil untuk dicapai semata-mata dengan hasil.
Twisted's Magic dengan hantar
Satu aplikasi praktikal hantaran ditunjukkan oleh penghias @defer.inlineCallbacks Twisted. Ia membolehkan anda menulis fungsi yang menghasilkan objek Tertunda, yang mewakili nilai masa hadapan. Rangka kerja asas memintas objek Tertunda ini, melaksanakan pengiraan yang diperlukan di latar belakang.
Apabila pengiraan selesai, rangka kerja menghantar semula hasilnya kepada penjana, mensimulasikan penyambungan semula pelaksanaan dan membenarkan penjana meneruskan dengan yang berikutnya operasi.
Kesimpulan
Fungsi hantar pada penjana Python memberi anda kuasa untuk menyuntik nilai ke dalam penjana yang dijeda pada penyataan hasil. Keupayaan ini membolehkan aliran kawalan yang canggih dan boleh memudahkan pengaturcaraan tak segerak, seperti yang ditunjukkan oleh penghias @defer.inlineCallbacks Twisted. Dengan memahami tujuan unik penghantaran bersama hasil, anda boleh mengeluarkan potensi penuh penjana dalam kod Python anda.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah tujuan sebenar fungsi \'hantar\' dalam penjana Python, dan bagaimanakah ia berbeza daripada kata kunci \'hasil\'?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
