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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
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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这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
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