Python 中产出关键字的用法是什么? 它能做什么?
例如,我试图理解这个代码1:
def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):
if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
yield self._leftchild
if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
yield self._rightchild
这就是打电话的人:
result, candidates = [], [self]
while candidates:
node = candidates.pop()
distance = node._get_dist(obj)
if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
result.extend(node._values)
candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))
return result
当方法 _get_child_camedates 被调用时会怎样? 列表是否返回? 单一个元素吗? 是否再次调用? 以后的电话何时停止?
1. 本代码由Jochen Schulz(jrschulz)编写,他为公制空间制作了一个伟大的Python图书馆,与完整的源:模块mspace链接。
简单解答
当函数包含至少一个输出语句时,函数自动成为生成函数。当您调用生成函数时, python 在生成函数中执行代码,直到生成语句发生。 当您调用生成函数时, python 继续从冻结位置执行生成函数中的代码,直到生成语句发生反复发生。 生成函数执行代码,直到生成函数在没有生成语句的情况下运行结束。
基准基准基准基准基准基准基准
创建列表并返回它 :
def my_range(n):
my_list = []
i = 0
while i < n:
my_list.append(i)
i += 1
return my_list
@profile
def function():
my_sum = 0
my_values = my_range(1000000)
for my_value in my_values:
my_sum += my_value
function()
结果有:
Total time: 1.07901 s
Timer unit: 1e-06 s
Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents
==============================================================
9 @profile
10 def function():
11 1 1.1 1.1 0.0 my_sum = 0
12 1 494875.0 494875.0 45.9 my_values = my_range(1000000)
13 1000001 262842.1 0.3 24.4 for my_value in my_values:
14 1000000 321289.8 0.3 29.8 my_sum += my_value
Line # Mem usage Increment Occurences Line Contents
============================================================
9 40.168 MiB 40.168 MiB 1 @profile
10 def function():
11 40.168 MiB 0.000 MiB 1 my_sum = 0
12 78.914 MiB 38.746 MiB 1 my_values = my_range(1000000)
13 78.941 MiB 0.012 MiB 1000001 for my_value in my_values:
14 78.941 MiB 0.016 MiB 1000000 my_sum += my_value
在飞行上生成值 :
def my_range(n):
i = 0
while i < n:
yield i
i += 1
@profile
def function():
my_sum = 0
for my_value in my_range(1000000):
my_sum += my_value
function()
结果有:
Total time: 1.24841 s
Timer unit: 1e-06 s
Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents
==============================================================
7 @profile
8 def function():
9 1 1.1 1.1 0.0 my_sum = 0
10
11 1000001 895617.3 0.9 71.7 for my_value in my_range(1000000):
12 1000000 352793.7 0.4 28.3 my_sum += my_value
Line # Mem usage Increment Occurences Line Contents
============================================================
7 40.168 MiB 40.168 MiB 1 @profile
8 def function():
9 40.168 MiB 0.000 MiB 1 my_sum = 0
10
11 40.203 MiB 0.016 MiB 1000001 for my_value in my_range(1000000):
12 40.203 MiB 0.020 MiB 1000000 my_sum += my_value
摘要摘要摘要
生成器函数需要稍多一点时间来执行, 而不是返回列表但少用内存的函数 。
这样想吧:
迭代器只是具有下一个( ) 方法的对象的奇特探测术语。 因此, 产生式的函数最终会变成这样 :
原文:
def some_function():
for i in xrange(4):
yield i
for i in some_function():
print i
Python 翻译用上述代码所做的基本上就是:
class it:
def __init__(self):
# Start at -1 so that we get 0 when we add 1 below.
self.count = -1
# The __iter__ method will be called once by the 'for' loop.
# The rest of the magic happens on the object returned by this method.
# In this case it is the object itself.
def __iter__(self):
return self
# The next method will be called repeatedly by the 'for' loop
# until it raises StopIteration.
def next(self):
self.count += 1
if self.count < 4:
return self.count
else:
# A StopIteration exception is raised
# to signal that the iterator is done.
# This is caught implicitly by the 'for' loop.
raise StopIteration
def some_func():
return it()
for i in some_func():
print i
为了更深入地了解幕后发生的事情,
iterator = some_func()
try:
while 1:
print iterator.next()
except StopIteration:
pass
这更有意义还是更让人困惑?
我要指出,为了说明起见,这过于简单化。 )
简单解答
当函数包含至少一个输出语句时,函数自动成为生成函数。当您调用生成函数时, python 在生成函数中执行代码,直到生成语句发生。 当您调用生成函数时, python 继续从冻结位置执行生成函数中的代码,直到生成语句发生反复发生。 生成函数执行代码,直到生成函数在没有生成语句的情况下运行结束。
基准基准基准基准基准基准基准
创建列表并返回它 :
def my_range(n):
my_list = []
i = 0
while i < n:
my_list.append(i)
i += 1
return my_list
@profile
def function():
my_sum = 0
my_values = my_range(1000000)
for my_value in my_values:
my_sum += my_value
function()
结果有:
Total time: 1.07901 s
Timer unit: 1e-06 s
Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents
==============================================================
9 @profile
10 def function():
11 1 1.1 1.1 0.0 my_sum = 0
12 1 494875.0 494875.0 45.9 my_values = my_range(1000000)
13 1000001 262842.1 0.3 24.4 for my_value in my_values:
14 1000000 321289.8 0.3 29.8 my_sum += my_value
Line # Mem usage Increment Occurences Line Contents
============================================================
9 40.168 MiB 40.168 MiB 1 @profile
10 def function():
11 40.168 MiB 0.000 MiB 1 my_sum = 0
12 78.914 MiB 38.746 MiB 1 my_values = my_range(1000000)
13 78.941 MiB 0.012 MiB 1000001 for my_value in my_values:
14 78.941 MiB 0.016 MiB 1000000 my_sum += my_value
在飞行上生成值 :
def my_range(n):
i = 0
while i < n:
yield i
i += 1
@profile
def function():
my_sum = 0
for my_value in my_range(1000000):
my_sum += my_value
function()
结果有:
Total time: 1.24841 s
Timer unit: 1e-06 s
Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents
==============================================================
7 @profile
8 def function():
9 1 1.1 1.1 0.0 my_sum = 0
10
11 1000001 895617.3 0.9 71.7 for my_value in my_range(1000000):
12 1000000 352793.7 0.4 28.3 my_sum += my_value
Line # Mem usage Increment Occurences Line Contents
============================================================
7 40.168 MiB 40.168 MiB 1 @profile
8 def function():
9 40.168 MiB 0.000 MiB 1 my_sum = 0
10
11 40.203 MiB 0.016 MiB 1000001 for my_value in my_range(1000000):
12 40.203 MiB 0.020 MiB 1000000 my_sum += my_value
摘要摘要摘要
生成器函数需要稍多一点时间来执行, 而不是返回列表但少用内存的函数 。
发电机可以使个别经过处理的物品立即得到处理(不必等待整个收集过程的处理),下面的例子说明了这一点。
import time
def get_gen():
for i in range(10):
yield i
time.sleep(1)
def get_list():
ret = []
for i in range(10):
ret.append(i)
time.sleep(1)
return ret
start_time = time.time()
print('get_gen iteration (individual results come immediately)')
for i in get_gen():
print(f'result arrived after: {time.time() - start_time:.0f} seconds')
print()
start_time = time.time()
print('get_list iteration (results come all at once)')
for i in get_list():
print(f'result arrived after: {time.time() - start_time:.0f} seconds')
get_gen iteration (individual results come immediately)
result arrived after: 0 seconds
result arrived after: 1 seconds
result arrived after: 2 seconds
result arrived after: 3 seconds
result arrived after: 4 seconds
result arrived after: 5 seconds
result arrived after: 6 seconds
result arrived after: 7 seconds
result arrived after: 8 seconds
result arrived after: 9 seconds
get_list iteration (results come all at once)
result arrived after: 10 seconds
result arrived after: 10 seconds
result arrived after: 10 seconds
result arrived after: 10 seconds
result arrived after: 10 seconds
result arrived after: 10 seconds
result arrived after: 10 seconds
result arrived after: 10 seconds
result arrived after: 10 seconds
result arrived after: 10 seconds
生成关键字用于查点/字符,其中函数预期将返回一个输出。我想引用这个非常简单的例A:
# example A
def getNumber():
for r in range(1,10):
return r
以上函数只返回一次, 即使它被多次调用。 现在如果我们以收益率替换返回, 如例B :
# example B
def getNumber():
for r in range(1,10):
yield r
当第一次叫2时,它会返回1,当再次叫2时,3,4,然后它会递增到10。
虽然B的例子在概念上是真实的,但要用Python 3来称呼它,我们必须采取以下行动:
g = getNumber() #instance
print(next(g)) #will print 1
print(next(g)) #will print 2
print(next(g)) #will print 3
# so to assign it to a variables
v = getNumber()
v1 = next(v) #v1 will have 1
v2 = next(v) #v2 will have 2
v3 = next(v) #v3 will have 3
简单使用实例 :
>>> def foo():
yield 100
yield 20
yield 3
>>> for i in foo(): print(i)
100
20
3
>>>
如何运行 : 调用时, 函数会立即返回对象。 对象可以传递到下一个( ) 函数 。 当调用下一个( ) 函数时, 您的函数会一直运行到下一个产值, 并为下一个( ) 函数提供返回值 。
在引擎盖下, 循环确认对象是一个生成对象, 并使用下一个( ) 来获取下一个值 。
在一些语言中,比如ES6和更高语言中,它的实施略有不同, 所以下一个是生成对象的成员函数, 每次它得到下一个值时, 你就可以从调用器中传递数值。 所以如果结果是生成器, 那么你可以做类似y=结果。 ext( 555) , 而程序生成值可以说像 z = 产值 999 。 y 的值将是 999 , 下一个产值是 999, 而 z 的值将是 555 , 下一个产值是 555。 Python 获取并发送方法也有类似的效果 。
