Python 生成器中'send”函数的用途是什么？

深入研究 Python 中生成器“发送”函数的用途

生成器是 Python 用于创建自定义迭代器的强大工具，不仅提供除了yield关键字之外，还有一个鲜为人知但同样重要的函数：send。与从生成器提供输出的yield 不同，send 允许您在生成器执行期间与生成器进行交互，引入输入来指导其行为。

文档将 send 描述为将值发送到生成器函数中，使其成为生成器函数。 yield 表达式的当前结果。这与yield的主要目的略有不同，yield返回下一个生成的值。那么，这种差异究竟意味着什么？

示例：揭示发送的力量

考虑以下生成器：

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

这个生成器产生通过 send 发送给它的值的两倍。在生成器的执行中使用send，我们可以观察它的行为：

<code class="python">>>> gen = double_inputs()
>>> next(gen)  # Execute until the first yield
>>> gen.send(10)  # Send value into the generator
20
>>> next(gen)  # Execute until the next yield
>>> gen.send(6)
12
>>> next(gen)  # Execute until the next yield
>>> gen.send(94.3)
188.5999999999999</code>

如果没有send函数，单独使用yield是不可能实现这个功能的。

实际应用： Twisted 中的 @defer.inlineCallbacks

发送最引人注目的用例之一在于与 Twisted 的 @defer.inlineCallbacks 结合使用。该装饰器允许您以更直接的方式编写异步代码，其中yield 语句返回 Deferred 对象。这些对象表示稍后将计算的值。

Twisted 可以在单独的线程中执行这些计算，通过 send 将结果异步传递回函数。这使得能够创建结构上类似于过程函数的代码，同时利用回调和延迟对象的强大功能。

总之，send 通过允许在执行期间引入输入值来扩展 Python 生成器的功能。这使得能够创建更加动态和交互式的基于生成器的代码，如涉及 double_inputs 和 @defer.inlineCallbacks 的示例所示。

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