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Utilisation avancée des générateurs en Python

Générateurs : Envoyer des données aux générateurs
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Maîtriser Python - Techniques avancées
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Envoyer des données aux générateurs

Objectifs

Comprendre comment envoyer des données à un générateur et modifier ses comportements dynamiques grâce à la méthode send et au mot-clé yield from.

Résumé

Apprenez à utiliser les générateurs Python pour envoyer et configurer dynamiquement des données.

Description

Dans cette leçon, nous explorons une fonctionnalité avancée des générateurs en Python : la capacité d'envoyer des données à un générateur au cours de son exécution. Nous verrons comment configurer un générateur pour qu'il accepte des valeurs différentes à chaque itération grâce à la méthode send et à l'utilisation de yield avec un signe égal. Ce procédé permet de créer des générateurs plus flexibles et dynamiques. Par exemple, nous démontrons comment un générateur peut être configuré pour délivrer des billets de différentes valeurs en fonction des paramètres envoyés. Nous abordons également comment un générateur peut déléguer des tâches à d'autres générateurs avec le mot-clé yield from, permettant de créer des chaînes de générateurs interconnectés.

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Questions fréquentes

Quelle est la méthode utilisée pour envoyer des données à un générateur en cours d'exécution?
La méthode utilisée pour envoyer des données à un générateur en cours d'exécution est send.
Que se passe-t-il si aucune valeur n'est envoyée à un générateur utilisant send?
Si aucune valeur n'est envoyée à un générateur utilisant send, la valeur est par défaut None.
Quel mot-clé permet à un générateur de déléguer une partie de son travail à un autre générateur?
Le mot-clé yield from permet à un générateur de déléguer une partie de son travail à un autre générateur.

Programme détaillé

3 commentaires
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LELEU X.
Il y a 7 mois
Bonjour,
Les thèmes variés agrémentés d'exemples simples et clairs enrichissent toutes les notions exposées de façon particulièrement pédagogique. 👍
L'approche didactique m'a permis de beaucoup mieux comprendre tout un tas de concepts plus ou moins bien assimilés auparavant avec une vue d'ensemble nettement plus limpide aujourd'hui. 🤓
Merci pour cette belle prestation. 🙏
Profile picture for user michelkreutner
Michel K.
Il y a 1 an
Les explications sont claires et concises. Ce cours sur l'utilisation avancée de Python est tres intéressant. Il vous apportera des connaissances que vous pourrez ensuite approfondir.
Je suis vraiment tres satisfait par cette première formation suivie sur Python.
Yvan V.
Il y a 3 ans
Hello, sur la video autour de asyncio, vous utilisez python 2.7.12. J'utilise python 3.10, aussi je souhaite faire partager mon code (qui fonctionne) selon ma vision et compréhension sur le sujet d'étude que vous avez proposé. Yvan Vogel.

#CODE en python 3.10.0 64 bits (VScode 1.62.3)
import datetime
import asyncio
import aiohttp
import requests


# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
def req_bloquante(num):
print(f"Get {num}")
uid = requests.get("https://httpbin.org/uuid").json()["uuid"]
print(f"Res {num}: {uid}")


def faire_toutes_les_requetes():
for x in range(51):
req_bloquante(x)


print("=====> ### Bloquant : ")
start = datetime.datetime.now()
faire_toutes_les_requetes()
exec_time = (datetime.datetime.now() - start).seconds
print(f"Downloading all take {exec_time} seconds\n")

# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------


async def requeteSansBloquer(semaphore, num, session):
print(f"Get {num}")
# await semaphore.acquire() # putting this await semaphore commande the Res is ordering but process very slow ~60 sec
async with session.get("https://httpbin.org/uuid") as response:
uid = (await response.json())["uuid"]
# await asyncio.sleep(delay=3) #delay = number of seconds
# semaphore.release()
print(f"Res {num}: {uid}")
# return uid # ?


async def main():
semaphore = asyncio.Semaphore(value=1)
tasks = []
async with aiohttp.ClientSession(
loop=loop, connector=aiohttp.TCPConnector(ssl=False)
) as session:
for x in range(51):
tasks.append(requeteSansBloquer(semaphore, x, session))
await asyncio.gather(*tasks)
print("This is after the loop...")


if __name__ == "__main__":
print("=====> ### Non Bloquant : ")
start = datetime.datetime.now()
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
exec_time = (datetime.datetime.now() - start).microseconds
print(f"Downloading all take {exec_time} micro seconds\n")