「send」函數如何與 Python 生成器配合使用，它的實際應用是什麼？

將Python 產生器與「傳送」函數結合使用

Python 中的產生器提供了一種惰性迭代一系列值的方法，而無需將整個序列儲存在記憶體中。 Yield 關鍵字用於產生值並暫停生成器函數的執行。然而，還有另一種方法，稱為 send，它在使用生成器時起著至關重要的作用。

「send」函數的用途

send() 函數Python 產生器可讓您恢復產生器函數的執行並向其中「傳送」一個值。該值成為當前yield 表達式的結果。與傳回生成器產生的下一個值的 yield 不同，send() 傳回傳送到生成器的值。

理解「傳送」函數

為了澄清這一點，想像一個產生器函數，它產生一個雙倍數字的序列。使用yield，你可以檢索下一個加倍的數字：

<code class="python">def double_generator():
    while True:
        x = yield
        yield x * 2</code>

現在，假設你想要將值10送到這個產生器中。使用send()，您可以執行以下操作：

<code class="python">generator = double_generator()
next(generator)  # Initiate the generator
result = generator.send(10)  # Send 10 into the generator
print(result)  # Output: 20</code>

在此範例中，send() 呼叫從產生點(x = yield) 還原產生器函數，指派傳送的值(10 ) 到變數x，並傳回下一個yield語句的結果(yield x * 2)，即20。

「發送」的實踐範例

使用 send() 不限於簡單的加倍產生器。當您想要將值傳遞到生成器函數並動態控制其執行時，它特別有用。例如，考慮以下依賴 send() 的程式碼：

<code class="python">@defer.inlineCallbacks
def do_something():
    result1 = yield long_running_process(10)
    result2 = yield long_running_process(result1 * 2)
    defer.returnValue(result2 / 10)</code>

此程式碼使用 Twisted 的 @defer.inlineCallbacks 裝飾器，它允許編寫非同步程式碼，就像編寫同步程式碼一樣。這裡，long_running_process() 是一個需要一些時間才能完成並傳回 Deferred 的函數。

當 do_something() 執行時，它將值傳送到生成器函數中。例如，在初始yield之後，執行暫停，直到long_running_process(10)返回的Deferred被解決。然後，Deferred 的結果被傳回產生器，並被指派給變數 result1。

這個動態流程允許以更簡單的方式編寫更複雜的非同步程式碼，從而更容易在 Python 中使用非同步進程。

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