在 Python 生成器( 一种特殊的迭代器) 中, 生成一系列的值, 产出关键字与 发电机功能的返回关键字相似 。

另一个令人着迷的是 生成关键词的方法 是保存生成功能的状态。

因此,我们可以设定一个数字 以不同的数值 每一次发电机产生时。

以下是一个例子:

def getPrimes(number):
    while True:
        if isPrime(number):
            number = yield number     # a miracle occurs here
        number += 1

def printSuccessivePrimes(iterations, base=10):
    primeGenerator = getPrimes(base)
    primeGenerator.send(None)
    for power in range(iterations):
        print(primeGenerator.send(base ** power))

在描述如何使用发电机的许多伟大答案中, 我感到还没有给出一种答案。 这是编程语言理论的答案:

Python 中的收益率语句返回了一个发电机。 Python 的发电机功能返回了连续性( 具体地说, 是一种共同的常规, 但连续性代表了了解情况的一般机制 ) 。

编程语言理论的继续是更根本的计算方法,但通常不会被使用,因为它们极难解释,也很难执行。但是,关于继续的理念很简单:是计算状态尚未完成。在这种状态下,变量的当前值、尚未执行的操作等等被保存。然后,在程序稍后的某个时候,可以援引继续,使程序的变量被重新设置到状态,保存的操作被执行。

以这种更一般的形式, 延续可以用两种方式执行 。 以调用/ cc 方式, 程序堆放的堆放被实际保存, 然后当继续使用时, 堆放被恢复 。

在继续传承风格(CPS)中,续编只是程序员明确管理和传到子例程的正常功能(仅在功能为头等语言的语文中),程序员明确管理和传到子例程。在这种风格中,程序状态代表关闭(和恰好在其中编码的变量),而不是堆叠中某处的变量。 管理控制流程的功能接受继续作为参数(在CPS的某些变异中,功能可能接受多重延续),并通过仅拨打这些函数来操纵控制流程,然后返回。一个非常简单的延续传承风格实例如下:

def save_file(filename):
  def write_file_continuation():
    write_stuff_to_file(filename)

  check_if_file_exists_and_user_wants_to_overwrite(write_file_continuation)

在此(非常简单化的)示例中,程序员将实际写入文件的操作保存为续存(这有可能是一个非常复杂的操作,有许多细节要写出来),然后将这一续存(即作为头等关闭)传递给另一个操作员,该操作员会做一些更多的处理,然后在必要时调用它。 (在实际的 GUI 编程中,我大量使用这种设计模式,要么是因为它可以节省我的代码线,要么更重要的是,在图形用户界面事件触发后管理控制流程。 )

这个职位的其余部分将不失为一般性,将连续性概念化为CPS, 因为它很容易理解和阅读。

调

现在让我们来谈谈Python 的发电机。 发电机是一种特定的子延续类型。 虽然继续一般能够保存计算状态( 即程序调用堆) , 但发电机只能保存循环器的循环状态 。 虽然这个定义对于发电机的某些使用案例来说有点误导 。 例如 :

def f():
  while True:
    yield 4

这显然是一个合理的可循环性,其行为是明确的 -- 每次发电机在发电机上转动时,它就会返回 4 (并永远这样做 ) 。但是,在考虑迭代器时,它可能并不是一种典型的可循环的类型(例如,收藏中的x:Do_hine(x) ) 。 这个例子说明了发电机的力量:如果有什么是迭代器,一个发电机可以保存其迭代状态。

需要重申: 继续可以保存程序堆叠的状态, 发电机可以保存循环状态 。 这意味着继续能力比发电机强大得多, 同时发电机也容易得多。 语言设计师更容易实施,程序设计员更容易使用( 如果您有时间燃烧, 试着读懂和理解关于继续和调用/ cc的页面 ) 。

但您可以很容易地实施(和概念化)发电机,作为延续传承风格的一个简单而具体的例子:

当调用产值时, 它会告诉函数返回一个延续。 当再次调用函数时, 它从它所剩的开始。 所以, 在伪假伪代码( 即不是伪代码, 但不是代码) 中, 生成器的下一个方法基本上如下 :

class Generator():
  def __init__(self,iterable,generatorfun):
    self.next_continuation = lambda:generatorfun(iterable)

  def next(self):
    value, next_continuation = self.next_continuation()
    self.next_continuation = next_continuation
    return value

当产出关键字实际上为实际生成功能的合成糖时, 基本上是类似 :

def generatorfun(iterable):
  if len(iterable) == 0:
    raise StopIteration
  else:
    return (iterable[0], lambda:generatorfun(iterable[1:]))

记住这只是假码,而Python发电机的实际安装则更为复杂。 但是,为了了解正在发生的事情,试图使用持续的传记风格来实施生成器,而不使用产出关键字。

在 Python 生成器( 一种特殊的迭代器) 中, 生成一系列的值, 产出关键字与 发电机功能的返回关键字相似 。

另一个令人着迷的是 生成关键词的方法 是保存生成功能的状态。

因此,我们可以设定一个数字 以不同的数值 每一次发电机产生时。

以下是一个例子:

def getPrimes(number):
    while True:
        if isPrime(number):
            number = yield number     # a miracle occurs here
        number += 1

def printSuccessivePrimes(iterations, base=10):
    primeGenerator = getPrimes(base)
    primeGenerator.send(None)
    for power in range(iterations):
        print(primeGenerator.send(base ** power))

这是关于产量的心理形象。

我想把一条线视为有堆叠(即使它不是用这种方式执行的)。

当调用一个普通函数时, 它会将其本地变量放入堆栈, 进行一些计算, 然后清除堆栈和返回。 其本地变量的值再也不会被看到 。

当它的代码开始运行时( 即函数被调用后, 返回一个生成对象, 其下一个( ) 方法随后被引用) , 它同样将其本地变量放在堆叠上, 并进行一段时间的计算 。 但是, 当它点击收益语句时, 在清理堆叠中的一部分并返回之前, 它会对其本地变量进行截图, 并将其存储在生成对象中 。 它还写下它目前位于代码中的位置( 即特定收益语句 ) 。

所以这是一种冷冻功能 发电机挂在了上面

当下一个 () 后被调用时, 它会从堆栈上取回函数的物品, 并重新激活它。 函数继续从剩余部分进行计算, 无视它刚刚在冷藏室里度过了一个永恒的时间 。

比较以下实例:

def normalFunction():
    return
    if False:
        pass

def yielderFunction():
    return
    if False:
        yield 12

当我们称第二个函数为第二个函数时, 它的行为与第一个函数非常不同。 收益声明可能无法达到, 但是如果它存在任何地方, 它会改变我们正在处理的东西的性质 。

>>> yielderFunction()
<generator object yielderFunction at 0x07742D28>

调用 powerFunction () 不运行它的代码, 而是让一个生成器出自代码 。 (也许用 powerFunction () 的前缀命名这种东西作为可读性是一个好主意 。)

>>> gen = yielderFunction()
>>> dir(gen)
['__class__',
 ...
 '__iter__',    #Returns gen itself, to make it work uniformly with containers
 ...            #when given to a for loop. (Containers return an iterator instead.)
 'close',
 'gi_code',
 'gi_frame',
 'gi_running',
 'next',        #The method that runs the function's body.
 'send',
 'throw']

gi_ code 和 gi_ frame 字段是存放冻结状态的地方。 使用 dir (.) 来探索它们, 我们可以确认上面的心理模型是可信的 。

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

一个容易理解它是什么的简单例子:产量

def f123():
    for _ in range(4):
        yield 1
        yield 2


for i in f123():
    print (i)

产出是:

1 2 1 2 1 2 1 2