之前只是介紹生成器，那有些同學就說了，這個生成器除了能節省資源，提高工作效率，但是我們再哪些場景下可以用呢？在哪些地方可以體現出它的價值呢？下面我們來逐一解答這些疑問。
def consumer(name):print("%s準備發工資啦!"%name)
while true:
gongzi=yield
print("工資%s來了，被%s領了！"%(gongzi,name))
x=consumer("huwei")
x.__next__()
#輸出huwei準備發工資啦!
我們再加幾個__next__()方法:
def consumer(name):print("%s準備發工資啦!"%name)
while true:
gongzi=yield
print("工資%s來了，被%s領了！"%(gongzi,name))
x=consumer("huwei")
x.__next__()
x.__next__()
b="1個億"
x.send(b)
x.__next__()
#輸出huwei準備發工資啦!
工資none來了，被huwei領了！
工資1個億來了，被huwei領了！
工資none來了，被huwei領了！
# next()只是在呼叫(喚醒)yield，但是不會給其傳值，而send除了能夠呼叫(喚醒)同時還能給其傳值
第乙個例子沒有執行print("工資%s來了，被%s領了！"%(gongzi,name))，接著我們來除錯一下，看看具體過程：
...........................debug
我們把"優化"發工資的再規範一下，可以使用
#-*-coding:utf-8-*-importtime
def consumer(name): #0
print("%s準備發工資啦!"%name) #4
whiletrue:
gongzi=yield #5
print("工資%s來了，被%s領了！"%(gongzi,name)) #9
defproducer(name):
x=consumer("a") #1 只是將consumer()變成乙個生成器
x1=consumer("b") #2 只是將consumer()變成乙個生成器
x.__next__() #3
x1.__next__() #6
print("財務開始做工資啦！") #7
for i in range(10):
time.sleep(2)
print("做了2個人的工資！")
x.send(i) #8
x1.send(i) #10
producer("dick")
#輸出a準備發工資啦!
b準備發工資啦!
財務開始做工資啦！
做了2個人的工資！
工資0來了，被a領了！
工資0來了，被b領了！
做了2個人的工資！
工資1來了，被a領了！
工資1來了，被b領了！
做了2個人的工資！
工資2來了，被a領了！
工資2來了，被b領了！
解析：在#1和#2只是將consumer()函式變成生成器(如果# 0 consumer是函式的話，我們執行consumer()就會直接列印)，在這裡#0是生成器，而我們第一次呼叫#3目的是要其列印#4，我們執行#3時，程式consumer才會繼續往下執行，執行到#5處 自動中斷返回，返回到#6，再從#6呼叫程式consumer會繼續往下執行，執行到#5處 自動中斷返回到#7繼續向下執行，當執行到#8時將#8 i 的值賦值給yield，繼續向下#9執行，執行後由於是while迴圈，又繼續回到#5跳出返回到#10，接著#10又send i 賦值給#5，如此執行，直到結束
注意：實現單執行緒下的並行處理，雖然它仍然是序列依次處理，但是我們可以在不同的角色之間來回地切換，並且執行速度特別快，感覺上是並行的。注意，這個就是非同步i/o的雛形。
小白的Python之路 day4 生成器並行運算
我們已經明白生成器內部的結構，其實就是通過像函式這樣的東西實現的！多執行緒和單執行緒 簡單來說多執行緒就是並行運算，單執行緒就是序列運算 第一步 生成乙個生成器 第二步 執行第乙個next方法，開始呼叫函式，執行到yield時中斷，把返回值返回給變數 moon cake 下面有next有幾次執行幾次...
day19 生成器函式
語法上和函式類似 生成器函式和常規函式幾乎是一樣的。它們都是使用def語句進行定義，差別在於，生成器使用yield語句返回乙個值，而常規函式使用return語句返回乙個值。自動實現迭代器協議 對於生成器，python會自動實現迭代器協議，以便應用到迭代背景中，如for迴圈，sum函式 由於生成器自動...
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