产出 :

可以通过停止函数从函数返回一个值的多次。 您可以从它中返回一个值, 如从中产生 。 当返回大数据时, 将它分成小部分数据, 以防止大量使用内存 。

例如,下面的测试 () 可以通过停止测试( ) 逐个返回“ 1 ” 、 “ 2 ” 和 [ “ 3 ” 、 “ 四 ” 。 因此, 测试( ) 总共返回3倍, 总共返回3倍, 停止测试( ) 共返回3倍 :

def test():
    yield 'One'                  # Stop, return 'One' and resume 
    yield 'Two'                  # Stop, return 'Two' and resume
    yield from ['Three', 'Four'] # Stop and return ['Three', 'Four'] 

下面这三套代码可以调用测试() 并打印“ 1 ” 、 “ 2 ” 、 “ 三 ” 和 “ 四 ” :

for x in test():
    print(x)

x = test()
print(next(x))
print(next(x))
print(next(x))
print(next(x))

x = test()
print(x.__next__())
print(x.__next__())
print(x.__next__())
print(x.__next__())

其结果是:

$ python yield_test.py
One
Two
Three
Four

此外,在利用回报和产出时,没有办法从回报中获得价值:

def test():
    yield 'One' 
    yield 'Two'
    yield from ['Three', 'Four']
    return 'Five' # 'Five' cannot be got

x = test()
print(next(x))
print(next(x))
print(next(x))
print(next(x))
print(next(x)) # Here

因此,在试图获取“ 五” 时, 下面有一个错误 :

$ python yield_test.py 
One
Two
Three
Four
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\kai\yield_test.py", line 12, in <module>
    print(next(x))
          ^^^^^^^
StopIteration: Five

下面是浅白语言的例子。我将提供高层次人类概念与低层次Python概念之间的对应关系。

我想用数字序列操作, 但我不想用这个序列的创建来烦恼我自己, 我只想专注于我想做的操作。 因此, 我做以下工作:

我打电话给你并告诉你,我想要一个以特定方式计算的数字序列,我告诉你算法是什么。 这个步骤对应着定义发电机的函数, 也就是包含一个产出的函数。 稍后我告诉你, “ 好, 准备好告诉我数字的序列 ” 。 这个步骤对应着调用发电机的函数, 返回一个发电机对象。 注意不要告诉我任何数字; 你只是拿起你的纸张和铅笔。 我问你, “ 请告诉我下一个数字 ” , 然后你告诉我第一个数字; 之后, 你等着我问你下一个数字。 这是你的任务, 也就是确定你所在的位置, 你已经说过的数字, 下一个数字是什么。 我不在乎细节。 这个步骤相当于在发电机对象上调用下一个( 发电机) 号码的方法。 ( Python 2, next) 注意, 这是一个发电机对象的方法; 在 Python 3, 它被命名为...

这是生成器所做的( 包含一个产值的函数 ) ; 它开始在第一个( ) 上执行, 当它做一个产值时暂停, 当要求下一个( ) 值时, 它会从最后一点继续 。 它的设计完全符合 Python 的循环协议, 协议描述如何按顺序要求值 。

迭代协议最著名的用户是 Python 的命令用户。 所以, 当你做 :

for item in sequence:

序列是否是一个列表、字符串、字典或上述生成对象并不重要;结果是一样的:您逐个阅读序列中的项目。

请注意,定义含有产出关键字的函数不是创建生成器的唯一方法;它只是创建生成器的最简单的方法。

欲知更准确的信息,请阅读Python文件中的迭代机类型、产量说明和发电机。

产出 :

可以通过停止函数从函数返回一个值的多次。 您可以从它中返回一个值, 如从中产生 。 当返回大数据时, 将它分成小部分数据, 以防止大量使用内存 。

例如,下面的测试 () 可以通过停止测试( ) 逐个返回“ 1 ” 、 “ 2 ” 和 [ “ 3 ” 、 “ 四 ” 。 因此, 测试( ) 总共返回3倍, 总共返回3倍, 停止测试( ) 共返回3倍 :

def test():
    yield 'One'                  # Stop, return 'One' and resume 
    yield 'Two'                  # Stop, return 'Two' and resume
    yield from ['Three', 'Four'] # Stop and return ['Three', 'Four'] 

下面这三套代码可以调用测试() 并打印“ 1 ” 、 “ 2 ” 、 “ 三 ” 和 “ 四 ” :

for x in test():
    print(x)

x = test()
print(next(x))
print(next(x))
print(next(x))
print(next(x))

x = test()
print(x.__next__())
print(x.__next__())
print(x.__next__())
print(x.__next__())

其结果是:

$ python yield_test.py
One
Two
Three
Four

此外,在利用回报和产出时,没有办法从回报中获得价值:

def test():
    yield 'One' 
    yield 'Two'
    yield from ['Three', 'Four']
    return 'Five' # 'Five' cannot be got

x = test()
print(next(x))
print(next(x))
print(next(x))
print(next(x))
print(next(x)) # Here

因此,在试图获取“ 五” 时, 下面有一个错误 :

$ python yield_test.py 
One
Two
Three
Four
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\kai\yield_test.py", line 12, in <module>
    print(next(x))
          ^^^^^^^
StopIteration: Five

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。 )

用于创建生成器 。 将生成器想象成一个迭代器 highc , 给您每个迭代值 。 当您在循环中使用 收益率 时, 就会得到一个生成器对象, 您可以用该对象从循环中以迭接方式从循环中获取项目 。

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。