何为使用yieldPython 中的关键字?

比如说,我在试着理解这个代码1:

def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):
    if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
        yield self._leftchild
    if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
        yield self._rightchild  

这就是打电话的人:

result, candidates = [], [self]
while candidates:
    node = candidates.pop()
    distance = node._get_dist(obj)
    if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
        result.extend(node._values)
    candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))
return result

当方法_get_child_candidates是否调用 ? 列表是否返回 ? 单元素 ? 是否又调用 ? 以后的呼叫何时停止 ?


1. 本代码由Jochen Schulz(jrschulz)编写,他为公制空间制作了一个伟大的Python图书馆。模块 m 空间.

当前回答

通常情况下, 它会用来创建一个不起作用的代名词。 将“ ield” 当作您函数的附加件, 以及您作为数组的函数。 如果符合某些标准, 您可以在函数中添加此值, 使之成为代名词 。

arr=[]
if 2>0:
   arr.append(2)

def func():
   if 2>0:
      yield 2

两者的输出结果相同。

使用产量的主要优势是创建迭代器。 迭代器在即时计算时不会计算每个项目的价值。 它们只在您要求时才计算。 这被称为懒惰评价 。

其他回答

一个容易理解它是什么的简单例子:yield

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

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 。

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 。

许多人使用return而不是yield,但在某些情况下yield能够更有效和更方便地开展工作。

以下是一个例子:yield绝对是最好的:

返回返回(在职能)

import random

def return_dates():
    dates = [] # With 'return' you need to create a list then return it
    for i in range(5):
        date = random.choice(["1st", "2nd", "3rd", "4th", "5th", "6th", "7th", "8th", "9th", "10th"])
        dates.append(date)
    return dates

收益率(在职能)

def yield_dates():
    for i in range(5):
        date = random.choice(["1st", "2nd", "3rd", "4th", "5th", "6th", "7th", "8th", "9th", "10th"])
        yield date # 'yield' makes a generator automatically which works
                   # in a similar way. This is much more efficient.

呼叫功能

dates_list = return_dates()
print(dates_list)
for i in dates_list:
    print(i)

dates_generator = yield_dates()
print(dates_generator)
for i in dates_generator:
    print(i)

两种功能都做相同的事情,但yield使用三行而不是五行, 并有一个更少的变量需要担心 。

这是代码的结果:

Output

正如你可以看到两个函数都做相同的事情。唯一的区别是return_dates()给出列表并yield_dates()给发电机。

真实生活中的范例就是 逐行读取文件行 或者你只是想制造一个发电机

我不太熟悉Python, 但我相信它和Python一样C# 的迭代器区块如果你熟悉这些。

关键的想法是,编译者/解释者/ 不论做什么诡计, 就打电话者而言, 他们可以继续拨打下一个 () , 它会继续返回数值 :仿佛发电机方法被暂停。现在显然你无法真正“暂停”一种方法,因此编译器可以建立一个状态机器,以便你记住你目前的位置和本地变量等的外观。这比自己写一个转动器容易得多。