失败给了你一台发电机

def get_odd_numbers(i):
    return range(1, i, 2)
def yield_odd_numbers(i):
    for x in range(1, i, 2):
       yield x
foo = get_odd_numbers(10)
bar = yield_odd_numbers(10)
foo
[1, 3, 5, 7, 9]
bar
<generator object yield_odd_numbers at 0x1029c6f50>
bar.next()
1
bar.next()
3
bar.next()
5

正如你可以看到的那样,在第一种情况下,Foo同时持有完整的记忆列表。对于包含5个元素的清单来说,这不是什么大不了的事,但是如果你想列出500万个元素的清单,那又会怎样?这不仅仅是一个巨大的记忆食用器,在函数被调用的时候,它还要花费很多时间来构建这个功能。

在第二种情况下, 酒吧只给您一台发电机。 发电机是一个可循环的, 意思是您可以在循环中使用它, 等等, 但每个值只能存取一次。 所有值也并非同时存储在记忆中; 生成器的“ 成员” 对象, 上次您称之为“ 成员” 时, 它在循环中。 这样, 如果您使用一个可( 说) 的转号, 计数为500亿, 你不必一次数到500亿, 然后存储500亿的数值来进行计算。

再者,这是一个相当巧妙的例子,如果你真想数到500亿,你可能会使用滑板。 () :

这是发电机中最简单的使用实例。 正如您所说, 它可以用来写高效的变换, 使用产量将东西推到调用堆叠上, 而不是使用某种堆叠变量。 发电机也可以用于专门的树道, 以及各种其它方式 。

我本打算张贴“Beazley的“Python:基本参考”第19页,

另外,请注意, 产量可以作为发电机功能中的双重用途, 共程中可以使用。 虽然这与您的代码片断不相同, 但( ield) 也可以用作函数中的表达方式。 当调用者使用发送( ) 方法给方法发送一个值时, 共程将执行到遇到下一个( yeld) 语句时 。

生成器和共同路由是建立数据流类型应用程序的很酷的方法。 我认为值得知道在函数中产出语句的另一种用途。

Python 中的输出关键字用于退出代码,而不会扰乱本地变量的状况,当函数再次被称作“执行”时,从我们离开代码的最后一点开始。

以下示例显示了产量的作用:

def counter():
    x=2
    while x < 5:
        yield x
        x += 1
        
print("Initial value of x: ", counter()) 

for y in counter():
    print(y)

上述代码产生以下输出:

Initial value of x:  <generator object counter at 0x7f0263020ac0>
2
3
4

产量的另一种用途和含义(自Python3.3以来):

yield from <expr>

PEP380 -- -- 属于子发电机的语法:

提议对发电机使用语法将部分操作权下放给另一个发电机。 这样可以将含有“ ield” 的代码部分输入到另一个发电机中。 此外, 允许次发电机返回一个值, 并将价值提供给授权发电机。 新的语法也为当一台发电机再生价值时实现优化开辟了某些机会 。

此外,这将引入(自Python3.5以来):

async def new_coroutine(data):
   ...
   await blocking_action()

以避免与正常发电机混为一谈(两者均使用每天的产量)。

放弃是一个对象

函数的返回将返回单一值。

如果您想要一个函数返回一大组值,请使用收益率。

更重要的是,产量是障碍。

就像CUDA语言中的屏障, 它不会转移控制 直到它完成。

也就是说,它将从开始运行您函数中的代码,直到它产生效果。然后,它将返回循环的第一个值。

然后,其他每通电话都会运行您在函数中写下的循环, 返回下一个值, 直到没有任何值可以返回 。

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 。