#例1. 简单输出斐波那契數列前 N 个数
#缺点：该函数可复用性较差，因为 fab 函数返回 None，其他函数无法获得该函数生成的数列
#要提高 fab 函数的可复用性，最好不要直接打印出数列，而是返回一个 List。
def fab1(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
print(b,end=' ')
a, b = b, a + b
n = n + 1
fab1(5)
#例 2.
#缺点：该函数在运行中占用的内存会随着参数 max 的增大而增大，如果要控制内存占用，
#最好不要用 List 来保存中间结果，而是通过 iterable 对象来迭代
def fab2(max):
n, a, b = 0, 0, 1
L = []
while n < max:
L.append(b)
a, b = b, a + b
n = n + 1
return L
#例3
#说明：带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator，
#调用 fab(5) 不会执行 fab 函数，而是返回一个 iterable 对象！
#在 for 循环执行时，每次循环都会执行 fab 函数内部的代码，执行到 yield b 时，fab 函数就返回一个迭代值，
#下次迭代时，代码从 yield b 的下一条语句继续执行，而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的，
#于是函数继续执行，直到再次遇到 yield。
def fab3(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
# print b
a, b = b, a + b
n = n + 1
f=fab3(5)
print("f是一个可迭代对象，并没有执行函数")
print(f)
print('fab3返回的是一个iterable 对象，可以用for循环获取值')
for n in f:
print(n)
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#例4：
#说明：yield
def
for
g
in
f:
yield g
wrap
for
i
in
wrap:
print(i,end=
' '
)
print(
'\n使用yield from代替for循环'
)
def
yield
from
f#注意此处必须是一个可生成对象
wrap
for
i
in
wrap:
print(i,end=
' '
)
print(
'\n---------------------'
)
print(
'yield from包含多个子程序'
)
def
yield
from
range(x, 0, -1)
yield
from
range(x)
print(list(g(5)))
for
g
in
g(6):
print(g,end=
','
)
print(
'\n---------------------'
) 注意红色部分就是替代的部分，yield
from
iterable本质上等于
for
item
in
iterable: yield item的缩写版
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#例5
#传统的生产者-消费者模型是一个线程写消息，一个线程取消息，通过锁机制控制队列和等待，但一不小心就可能死锁。
#如果改用协程，生产者生产消息后，直接通过yield跳转到消费者开始执行，待消费者执行完毕后，换回生产者继续生产，效率极高：
def
# 读取send传进的数据，并模拟进行处理数据
print(
"writer:"
)
w=
''
while
True:
w = yield w # w接收send传进的数据,同时也是返回的数据
print(
'[CONSUMER] Consuming %s...>> '
, w)
w*=len #将返回的数据乘以100
time.sleep(0.1)
def
yield
from
coro#将数据传递到协程(生成器)对象中
def
c.send(None)#
"prime"
the coroutine
for
i
in
range(5):
print(
'[Produce] Producing %s----'
, i)
w=c.send(i)#发送完成后进入协程中执行
print(
'[Produce] receive %s----'
, w)
c.close()
c1=consumer_work(100)
produce(consumer(c1))<br><br>执行结果：<br>writer:<br>[Produce]
from
一般掌握这两种用法即可；
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