高级生成器模式
协程生成器
协程通过允许双向通信和复杂的状态管理来扩展生成器的功能。
def coroutine_example():
while True:
x = yield
print(f"接收到: {x}")
## 协程用法
coro = coroutine_example()
next(coro) ## 预激协程
coro.send(10)
coro.send(20)
生成器委托
yield from 机制
def sub_generator():
yield 1
yield 2
def delegating_generator():
yield from sub_generator()
yield 3
for value in delegating_generator():
print(value)
异步生成器模式
graph TD
A[生成器] --> B[异步处理]
B --> C[生成结果]
C --> D[非阻塞执行]
高级生成器技术
| 技术 |
描述 |
使用场景 |
| 链接 |
连接多个生成器 |
数据处理 |
| 过滤 |
选择性地生成值 |
数据转换 |
| 无限生成器 |
持续生成值 |
流处理 |
复杂生成器组合
def infinite_counter(start=0):
while True:
yield start
start += 1
def filter_even(generator):
for value in generator:
if value % 2 == 0:
yield value
## 组合生成器
even_numbers = filter_even(infinite_counter())
for _ in range(5):
print(next(even_numbers))
生成器管道模式
def data_pipeline(data):
## 转换阶段1
transformed = (x * 2 for x in data)
## 过滤阶段
filtered = (x for x in transformed if x > 10)
## 最终处理
result = sum(filtered)
return result
data = [1, 5, 10, 15, 20]
print(data_pipeline(data))
生成器中的上下文管理
from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def generator_context():
print("设置")
try:
yield
finally:
print("清理")
with generator_context():
print("在上下文内")
性能优化策略
- 惰性求值
- 内存效率
- 最小化状态维护
生成器中的错误处理
def error_handling_generator():
try:
yield 1
yield 2
raise ValueError("故意引发的错误")
except ValueError:
yield "错误已处理"
gen = error_handling_generator()
print(next(gen))
print(next(gen))
print(next(gen))
LabEx高级技术
在LabEx，我们建议掌握这些高级生成器模式，以创建更健壮、高效的Python应用程序。
实际应用：数据流
def data_stream_generator(source):
for item in source:
## 复杂处理
processed_item = process_data(item)
yield processed_item
def process_data(item):
## 模拟复杂转换
return item * 2
生成器设计原则
- 最小化内存占用
- 保持清晰的状态转换
- 实现健壮的错误处理
- 支持灵活的组合
通过理解和实现这些高级生成器模式，开发者可以创建更优雅、高效且强大的Python应用程序。
