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,使用yield创建 a 创建generator.

您可以使用yield关键字到将数据发送回“ 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send生成器内的方法将数据发送回生成器。如果允许, a(yield)使用。

想象一下, 你创造了一个非凡的机器, 能够每天生成成千上万个灯泡。 机器用一个独特的序列号的盒子生成这些灯泡。 您没有足够的空间同时存储所有这些灯泡, 所以您想要调整它来生成点燃灯泡 。

Python 生成器与这个概念没有什么不同。 想象一下, 您有一个函数叫做 Python 。barcode_generator以生成框中独有的序列号。 显然,您可以通过函数返回大量这样的条形码,但受硬件(RAM)的限制。 更明智和空间效率更高的选项是按需生成这些序列号。

机器代码 :

def barcode_generator():
    serial_number = 10000  # Initial barcode
    while True:
        yield serial_number
        serial_number += 1


barcode = barcode_generator()
while True:
    number_of_lightbulbs_to_generate = int(input("How many lightbulbs to generate? "))
    barcodes = [next(barcode) for _ in range(number_of_lightbulbs_to_generate)]
    print(barcodes)

    # function_to_create_the_next_batch_of_lightbulbs(barcodes)

    produce_more = input("Produce more? [Y/n]: ")
    if produce_more == "n":
        break

注注:next(barcode)位数。

如你所可以看到,我们有一个自成一体的“功能” 每次生成下一个独特的序列号。此函数返回发电机发电机正如你可以看到的,我们不是每次需要新序列号时都调用这个功能,而是在使用新序列号。next()给发电机提供下一个序列号。

低拉隔热器

更确切地说,这个发电机是懒惰的滚动器迭代器是一个能帮助我们穿越物体序列的物体。 它被称为懒惰因为它在需要之前不会在内存中装入序列的全部项目。next在上一个示例中,直 直 直从迭代器获取下一个项目。内含循环方式正在使用 :

for barcode in barcode_generator():
    print(barcode)

这将无穷尽地打印条形码, 但你不会失去内存 。

换句话说,发电机看起来像a 函数但行为举止如迭代器。

现实世界应用?

最后, 真实世界应用程序 。 当您在大序列中工作时, 它们通常有用 。 想象一下读取巨大从含有数十亿记录的磁盘文件中取出文件。 在您能够处理其内容之前, 在内存中读取整个文件, 可能会不可行( 也就是说, 您会用完内存 ) 。

又一个TRL;DR

列表中的迭代器: next()返回列表的下一个元素

热机发电机: next()将计算苍蝇上的下一个元素( 执行代码)

您可以看到生成/生成器作为手动运行控制流量从外部( 如继续循环一步骤) 调用next无论流量如何复杂。

Note发电机是不无一个普通函数。它会像本地变量( stack) 一样记得以前的状态( stack) 。请参看其他答案或文章以详细解释。生成器只能是曾经变热过一次. 你可以没有yield,但它不会是那么好, 所以它可以被认为是“非常好”的语言糖。

缩略yieldKeyword 简单收集返回结果。yield类似return +=

yield简直就像return区别在于,下次你打电话给发电机时,从最后一次呼叫开始执行。yield与返回不同的语句,当生成时, 堆叠框架不会被清理, 但是控件会被转回调用方, 所以下次调用函数时, 它的状态将会恢复 。

对于您的代码,函数get_child_candidates动作就像一个循环器,这样当您扩展列表时,它会一次向新列表添加一个元素。

list.extend在你公布的代码样本中, 只需将图普还给列表, 并附加到列表中, 就会更加清晰 。

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:

缩略yieldPython 语句中的 Python 语句返回一个发电机。 Python 中的发电机是一个函数返回续续(具体地说,是一种共同的例行公事,但延续是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。

以这种更一般性的形式出现的延续可以采取两种方式实施。call/cc方式,程序堆放的堆放实际上被保存, 当继续被引用时, 堆放的堆放就会被恢复 。

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。

现在让我们来谈谈Python的发电机。发电机是一个特定的子类型 继续。而一般而言,继续保留能够拯救a计算计算(即程序调用堆叠)发电机只能保存电离层的迭代状态。振动器虽然这一定义对发电机的某些使用情况略有误导性,例如:

def f():
  while True:
    yield 4

这显然是一个合理的可循环性, 其行为是明确定义的, 每当发电机转动时, 它就会返回 4 个( 并且永远这样做 ) 。 但是,在思考迭代器时, 可能不会想到这种典型的可循环性( 即, , ) 。for x in collection: do_something(x)这个例子说明了发电机的功率:如果有什么是迭代器,发电机可以挽救其迭代状态。

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, 继续的威力比发电机大得多, 并且发电机也容易得多, 也容易得多。 语言设计师更容易执行, 程序设计员更容易使用( 如果您有时间燃烧, 试着阅读和理解)此页面的续续和调用/ cc).

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:

时 时 时yield被调用,它告诉函数返回一个延续。当再次调用函数时,它从它离开的开始。因此,在假假假代码(即不是伪代码,但不包括代码)中,生成器的next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

位于yield关键字实际上是实际生成功能的合成糖, 基本上类似 :

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

记住这只是假代号,而Python发电机的实际安装则更为复杂。 但是,作为了解正在发生的情况的一种练习,试图在不使用发电机物体的情况下,使用持续的传承风格来实施发电机物体。yield关键字。