输出是函数的返回元素。 区别在于, 产出元素将函数转换成生成器。 生成器的行为就像一个函数, 直到某种“ 归属 ” 。 生成器停止直到下一次调用, 并且从与开始的完全相同的点继续。 您可以通过调用列表( 生成器 () ) 获得一个序列中所有“ 属性” 值的序列。

对于那些更喜欢最低限度工作实例的人来说,考虑一下这次交互式的Python会议:

>>> def f():
...   yield 1
...   yield 2
...   yield 3
... 
>>> g = f()
>>> for i in g:
...   print(i)
... 
1
2
3
>>> for i in g:
...   print(i)
... 
>>> # Note that this time nothing was printed

输出允许您通过将循环部分乘以一个便于再利用的单独方法来写出更聪明的编剧。

假设你需要环绕电子表格的所有非空白行,对每行都做一些事情。

for i, row in df.iterrows(): #from the panda package for reading excel 
  if row = blank: # pseudo code, check if row is non-blank...
    continue
  if past_last_row: # pseudo code, check for end of input data
    break
  #### above is boring stuff, below is what we actually want to do with the data ###
  f(row)

如果您在类似循环中需要调用 g( row) , 您可能会发现自己重复了对数, 并重复了对数的检查, 有效行的检查是无聊、 复杂和容易出错的。 我们不想重复( DRY 原则 ) 。

您想要将检查每个记录的代码与实际处理行的代码区分开来, 例如 f( row) 和 g( row) 。

您可以设定一个函数, 将 f () 作为输入参数, 但是在一种方法中使用收益率要简单得多, 这种方法可以做所有关于检查有效行的无聊事情, 准备拨打 f () :

def valid_rows():
  for i, row in df.iterrows(): # iterate over each row of spreadsheet
    if row == blank: # pseudo code, check if row is non-blank...
      continue
    if past_last_row: # pseudo code, check for end of input data
      break
    yield i, row

请注意,该方法的每次调用都会返回下一行, 但如果所有行都读取, 并用于结束部分, 方法会正常返回。 下一次调用将开始新的循环 。

现在您可以在数据上写入迭代, 而不必重复对有效行进行无趣的检查( 现在根据自己的方法来计算) , 例如 :

for i, row in valid_rows():
  f(row)

for i, row in valid_rows():
  g(row)

nr_valid_rows = len(list(valid_rows()))

仅此而已。 请注意, 我还没有使用诸如 迭代器、 生成器、 协议、 共同常规等术语 。 我认为这个简单的例子 适用于我们日常的许多编码 。

输出是函数的返回元素。 区别在于, 产出元素将函数转换成生成器。 生成器的行为就像一个函数, 直到某种“ 归属 ” 。 生成器停止直到下一次调用, 并且从与开始的完全相同的点继续。 您可以通过调用列表( 生成器 () ) 获得一个序列中所有“ 属性” 值的序列。

也可以将数据发送回生成器!

事实上,正如这里许多答案所解释的那样,利用产量产生一个发电机。

您可以使用产出关键字将数据发送回“实时”生成器。

示例:

假设我们有一种方法可以从英语翻译成其他语言。 在开始的时候, 它会做一些很重的事情, 应该做一次。 我们希望这个方法可以永远运行( 不知道为什么..... . :) , 并且收到要翻译的单词 。

def translator():
    # load all the words in English language and the translation to 'other lang'
    my_words_dict = {'hello': 'hello in other language', 'dog': 'dog in other language'}

    while True:
        word = (yield)
        yield my_words_dict.get(word, 'Unknown word...')

运行中 :

my_words_translator = translator()

next(my_words_translator)
print(my_words_translator.send('dog'))

next(my_words_translator)
print(my_words_translator.send('cat'))

将打印 :

dog in other language
Unknown word...

概括如下:

使用发件人内部发送方法将数据发送回发件人。要允许,使用 a (ield) 。

所有的答案都是伟大的, 但对于新人来说有点困难。

我猜你已经得知回程声明了

作为类比,回归和收益是双胞胎。 回归意味着“ 回归和停止 ” , 而“ 回归”则意味着“回归,但继续 ” 。

尝试获得一份有回报的 num_ 列表 。

def num_list(n):
    for i in range(n):
        return i

运行它:

In [5]: num_list(3)
Out[5]: 0

你看,你只得到一个数字,而不是一个他们的名单。返回永远不允许你快乐地获胜,只要执行一次就退出。

产生结果

将返回替换为产出 :

In [10]: def num_list(n):
    ...:     for i in range(n):
    ...:         yield i
    ...:

In [11]: num_list(3)
Out[11]: <generator object num_list at 0x10327c990>

In [12]: list(num_list(3))
Out[12]: [0, 1, 2]

现在,你赢得了所有的数字。

与一次运行和停止的返回相比, 一次运行和一次运行, 一次运行和一次运行。 您可以将返回解释为一个返回, 一次返回作为全部返回。 这叫“ 易动 ” 。

再多走一步,我们就可以重新写出回报的收益声明

In [15]: def num_list(n):
    ...:     result = []
    ...:     for i in range(n):
    ...:         result.append(i)
    ...:     return result

In [16]: num_list(3)
Out[16]: [0, 1, 2]

这是关于产量的核心。

列表返回输出与目标产出的区别是:

您总是可以从列表对象中获取 [0, 1, 2] , 但只能从“ 对象输出输出” 中提取一次 。 因此, 它有一个新的名称生成对象, 如 Out[ 11] 所示 : <generator 对象 num_ list at 0x10327c990> 。

最后,作为格罗克语的比喻:

双胞胎名单和发电机是双胞胎