Python中yield执行顺序

在Python中，使用yield关键字可以将一个函数转换为一个生成器，使得该函数的执行可以被暂停和恢复。当函数中包含yield语句时，该函数就成为了一个生成器函数，执行该函数并不会真正地运行函数体内的代码，而是返回一个生成器对象。

生成器对象可以通过next()函数或者send()函数进行调用，每次调用会从上次暂停的位置继续执行，直到遇到下一个yield语句或者函数结束。

因此，yield的执行顺序如下：
1. 第一次调用生成器对象的时候，执行生成器函数的函数头部分，直到遇到第一个yield语句，返回yield语句后面的值，并将函数暂停，等待下一次调用。
2. 第二次调用生成器对象的时候，从上次暂停的位置继续执行，直到遇到下一个yield语句，返回yield语句后面的值，并将函数再次暂停，等待下一次调用。
3. 重复第二步，直到函数执行完毕或者遇到StopIteration异常。

相关问题

提高python代码运行效率

要提高Python代码的运行效率，可以采取以下几个方法：

1. 使用适当的数据结构：选择合适的数据结构可以显著提高代码的运行效率。例如，使用字典而不是列表来进行快速查找和检索。

2. 避免不必要的循环：尽量减少循环的嵌套和迭代次数，特别是在处理大量数据时。可以考虑使用内置函数（如map、filter、reduce等）或列表推导式来替代循环。

3. 使用生成器：生成器可以节省内存空间并提高代码的效率。通过yield关键字创建生成器函数，可以逐个生成结果，而不是一次性生成所有结果。

4. 缓存计算结果：如果某些计算结果不会发生变化，可以将其缓存起来以避免重复计算。可以使用Python装饰器或缓存库（如functools.lru_cache）来实现。

5. 使用并行处理：利用多核处理器的能力，将耗时的任务分解成多个子任务并行处理，可以显著提高代码的运行效率。可以使用multiprocessing或concurrent.futures模块来实现并行处理。

6. 优化算法：重点关注算法的时间复杂度和空间复杂度，选择更高效的算法来解决问题。例如，使用哈希表来替代线性查找，使用二分查找来替代顺序查找等。

7. 使用Cython或其他编译型语言扩展：对于性能敏感的代码部分，可以考虑使用Cython将其转化为C语言进行编译，以获得更高的执行速度。

python 协程用例

Python协程是一种轻量级的并发编程方式，可以在单线程中实现并发执行的效果。下面是一些Python协程的用例：

1. 异步IO操作：Python协程可以用于处理异步IO操作，例如网络请求、文件读写等。通过使用async和await关键字，可以编写简洁的异步代码，提高程序的性能和响应速度。

2. 并发任务调度：协程可以用于实现并发任务的调度和执行。通过使用协程库（如asyncio），可以创建多个协程任务，并通过事件循环（event loop）来调度它们的执行顺序，从而实现并发执行的效果。

3. 生成器函数：Python协程可以通过生成器函数来实现。生成器函数可以在执行过程中暂停和恢复，从而实现协程的特性。通过yield关键字，可以将生成器函数转化为协程函数，实现协程的调度和执行。

4. 数据流处理：协程可以用于处理数据流，例如实时数据处理、流式计算等。通过将数据流分解为多个协程任务，并通过管道（pipe）或队列（queue）进行数据传递，可以实现高效的数据处理和分析。