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。
(我下面的回答只是从使用Python发电机的角度,而不是从发电机机制的基本实施角度,后者涉及一些堆叠和堆积操纵的伎俩。 )
当在 python 函数中使用 quot 而不是返回时, 该函数将被转换为特殊的名称 。 此函数将返回生成器类型的对象 。 产量关键字是提醒 python 编译器专门处理此函数的旗帜 。 正常函数一旦从中返回某些值就会终止 。 但是, 在编译器的帮助下, 生成器的函数可以被视为可恢复 。 也就是说, 执行环境将会恢复, 执行会从上次运行时继续 。 直到您明确调回, 这会引起一个停止引力例外( 也是循环协议的一部分) , 或者到达函数的终点 。 我发现许多关于生成器的引用, 但从功能编程角度来说, 这是一种最可消化的引用 。
(现在我想谈谈产生者背后的理由, 以及基于我自己的理解的循环器。 我希望这能帮助你掌握循环器和生成者的基本动机。 这一概念以其他语言出现, 如 C# 。 )
据我所知,当我们想要处理一大批数据时,我们通常先在某处储存数据,然后逐个处理。但这种天真的方法有问题。如果数据量很大,那么事先将数据全部储存起来费用很高。因此,与其直接储存数据本身,不如间接储存某种元数据,即数据计算逻辑。
有两种方法可以包扎这类元数据。
OO 方法, 我们把元数据包成一个类。 这是执行循环协议( 即 __ next_ () 和 __ ter_ () 方法) 的所谓迭代器。 这也是常见的迭代器设计模式 。 功能方法, 我们将元数据包成函数 。 这是所谓的生成功能 。 但是在引擎盖下, 返回的生成对象仍然是 IS - A 迭代器, 因为它也执行循环程序 。
无论哪种方式, 都会创建一个迭代器, 即某个可以提供您想要的数据的对象。 OO 处理方式可能有点复杂。 总之, 由您决定使用哪一种 。
以下是一些Python的例子, 说明如何实际安装发电机, 仿佛Python没有提供同声糖:
作为Python发电机:
from itertools import islice
def fib_gen():
a, b = 1, 1
while True:
yield a
a, b = b, a + b
assert [1, 1, 2, 3, 5] == list(islice(fib_gen(), 5))
使用地法关闭代替发电机
def ftake(fnext, last):
return [fnext() for _ in xrange(last)]
def fib_gen2():
#funky scope due to python2.x workaround
#for python 3.x use nonlocal
def _():
_.a, _.b = _.b, _.a + _.b
return _.a
_.a, _.b = 0, 1
return _
assert [1,1,2,3,5] == ftake(fib_gen2(), 5)
使用关闭物体而不是发电机(因为关闭物体和物体是等效的)
class fib_gen3:
def __init__(self):
self.a, self.b = 1, 1
def __call__(self):
r = self.a
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
return r
assert [1,1,2,3,5] == ftake(fib_gen3(), 5)
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
