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生成器定义

在Python中,一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。

为什么要有生成器

列表所有数据都在内存中,如果有海量数据的话将会非常耗内存。

如:仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

如果列表元素按照某种算法推算出来,那我们就可以在循环的过程中不断推算出后续的元素,这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。

简单一句话:我又想要得到庞大的数据,又想让它占用空间少,那就用生成器!

使用生成器实现简单的生产者消费者模型

1、效果截屏

Python生成器实现简单"生产者消费者"模型代码实例

代码如下:

import time

def consumer(name):
  print('%s 开始买手机' %name)
  while True:
    baozi=yield
    print('\033[31;1m手机[%s] 造好了,被[%s] 买了!\033[0m' %(baozi,name))

c = consumer('小明')
c.__next__() # __next__是只唤醒

b1='小米Max 10'
c.send(b1) #send 是唤醒 yield,同时给yield 传入数据。__next__是只唤醒

def producer(name):
  c=consumer('A')
  c2=consumer('B')
  c.__next__()
  c2.__next__()
  print('开始造手机了')
  for i in range(10):
    time.sleep(1)
    print('\033[32;1m造了2个手机\033[0m')
    c.send(i)
    c2.send(i)

producer('alex')

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

标签:
Python,生成器,生产,消费

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。