Python 的'send”函数如何允许与生成器进行双向通信？

理解 Python 生成器中“send”的作用

Python 中的“yield”关键字允许生成器生成值，从而允许调用者迭代生成器的输出。然而，生成器还提供了一个名为“send”的补充函数，它提供了额外的控制层。

“send”函数，记录为“generator.send(value)”，允许调用者输入一个值进入刚刚产生的生成器。该输入值成为当前yield 表达式的结果。重要的是，它与第一次实例化时传递给生成器函数的参数值不同。

为了说明这一点，请考虑以下生成器：

<code class="python">def double_inputs():
    while True:
        x = yield  # Pauses the generator
        yield x * 2  # Returns the doubled value</code>

最初，调用 next(gen)在生成器对象 gen 上，将其执行推进到第一个yield 语句。此时，我们可以利用“发送”功能来输入一个值。例如，执行 gen.send(10) 会将 x 设置为 10 并恢复生成器，从而生成 20。

<code class="python">gen = double_inputs()
next(gen)       # Pause at first yield
gen.send(10)    # Send input value of 10
20</code>

可以重复此过程，从而允许将多个输入发送到生成器。值得注意的是，这种功能不能仅通过“yield”机制来实现。

“send”功能的一个实际应用是在 Twisted 的 @defer.inlineCallbacks 装饰器的上下文中。它允许创建类似于标准过程函数但可以执行异步计算和回调的函数。

例如，使用“发送”函数，可以对以下代码进行现代化：

<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>

通过了解“发送”功能的用途和功能，开发者可以在更广泛的编程场景中释放生成器的潜力。

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