这是关于什么的心理形象yield确实如此。

我想把一条线视为有堆叠(即使它不是用这种方式执行的)。

当调用一个普通函数时, 它会将其本地变量放入堆栈, 进行一些计算, 然后清除堆栈和返回。 其本地变量的值再也不会被看到 。

带yield函数,当其代码开始运行时(即函数被调用后,返回一个生成对象,该生成对象next()然后引用方法),它同样将其本地变量放在堆叠上,并计算一段时间。但是当它击中yield语句,在清理其部分堆叠并返回之前,它先对本地变量进行速记,然后将其存储在生成器对象中。它还写下它目前在其代码中的位置(即特定yield声明))

所以这是一种冷冻功能 发电机挂在了上面

何时next()函数随后被调用, 它从堆叠上取回函数的物品, 并重新激活它。 函数继续从剩余部分进行计算, 忽略了它刚刚在冷藏中度过了永恒时间的事实 。

比较以下实例:

def normalFunction():
    return
    if False:
        pass

def yielderFunction():
    return
    if False:
        yield 12

当我们调用第二个函数时,它的行为与第一个功能非常不同。yield声明可能无法取得, 但如果它存在任何地方, 它会改变我们所处理的事物的性质。

>>> yielderFunction()
<generator object yielderFunction at 0x07742D28>

电 电 电yielderFunction()(也许用它来命名这种东西是个好主意)yielder可读性前缀。 )

>>> gen = yielderFunction()
>>> dir(gen)
['__class__',
 ...
 '__iter__',    #Returns gen itself, to make it work uniformly with containers
 ...            #when given to a for loop. (Containers return an iterator instead.)
 'close',
 'gi_code',
 'gi_frame',
 'gi_running',
 'next',        #The method that runs the function's body.
 'send',
 'throw']

缩略gi_code和gi_frame字段中存储冻结状态的字段。dir(..),我们可以确认 我们的心理模式 上面是可信的。

要理解的快捷键yield

当您看到一个函数yield语句,应用这个简单易懂的把戏来理解会发生什么:

1. 插入一行result = []3⁄4 ̄ ̧漯B
2. 替换各yield expr与result.append(expr).
3. 插入一行return result函数的底部。
4. - 耶 - 不再yield语句! 读取并找出代码 。
5. 将函数与原始定义比较。

这个把戏也许能让你了解 函数背后的逻辑, 但实际发生什么了?yield与以列表为基础的方法发生的情况大不相同。 在许多情况下, 收益率方法会提高记忆效率和速度。 在其他情况下, 这个把戏会使你陷入无穷无尽的循环中, 即使最初的函数效果很好。 阅读更多来学习...

不要弄乱你的循环器 循环器和发电机

首先,动态自动交换协议- 当你写作时

for x in mylist:
    ...loop body...

Python 执行以下两个步骤:

1. 获得一个循环器用于mylist:

   调调iter(mylist)->此返回一个带有next()方法(或)__next__()Python 3 中。

   [这是大多数人忘记告诉你的一步]

2. 使用迭代器绕过项目 :

   继续叫next()从第1步返回的迭代器上的迭代器 方法上的迭代器 。next()指定用于x并执行环环体。如果有例外StopIteration从内部筹集next(),这意味着循环器中没有更多的值,循环就退出了。

真相是 Python 随时随地执行上述两步环绕环绕对象的内容 - 所以它可能是循环的, 但它也可以是代码otherlist.extend(mylist)(此处(此处)otherlist是 Python 列表)。

给mylist是易 易 易 性因为它执行了循环协议。在用户定义的类中,您可以执行__iter__()使类的示例可易易易操作的方法。 此方法应该返回振动器对象。next()两种方法都可实施。__iter__()和next()在同一类同级同级同级同级同级同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同班同同同班同班同班同班同班同同班同班同班同班同班同班同同同班同班同班同班同班同同班同同同同同班同班同班同班同同班同班同班同班同同同同同同同班同班同班同同同同同同同班同同同同同同班同__iter__()返回返回self。这将对简单案例有效,但当您想要两个迭代器同时绕过同一个对象时,则不会有效。

这就是传动程序,许多物体执行这个程序:

1. 内置列表、词典、图普尔、设置和文件。
2. 执行的用户定义的分类__iter__().
3. 发电机。

注 afor循环不知道它处理的是什么样的物体 - 它只是遵循循环程序, 并且很乐意按项目逐项获得它调用的项目next(). 内置清单逐项归还其物项,词典则逐项归还键键一个一个一个一个,文件返回线条一个一个一个一个一个,等等。 和发电机返回。 。 。yield输入 :

def f123():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

for item in f123():
    print item

取代yield如果您有三种语句return以 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国 国f123()只有第一个被执行, 而功能会退出。 但是,f123()没有普通函数为普通函数的普通函数为普通函数。f123()被召唤的,被召唤的,被召唤的,被召唤的,无返回输出语句中的任何值。它返回生成对象。它返回一个生成对象。此外,函数并不真正退出 -它进入中止状态。当for循环试图环绕到发电机对象上, 函数从中止状态恢复 。yield执行下一行代码,在此情况下,ayield语句,然后返回该语句,作为下一个项目返回该语句。这种情况发生到函数退出时,然后生成器产生StopIteration,并循环出口。

因此,发电机对象有点像一个适配器—— 一方面,它展示了迭代程序,通过曝光__iter__()和next()保存for循环快乐。 但是,在另一端, 它运行的函数足够从中获取下一个值, 并将其重新置于暂停模式 。

为什么使用发电机?

通常情况下, 您可以写入不使用发电机的代码, 但使用相同的逻辑逻辑。 一个选项是使用我之前提到的临时列表“ trick ” 。 这不会在所有情况下都有效, 例如, 如果您有无限循环, 或者当您有很长的列表时它可能无效地使用内存 。 另一种方法是执行一个新的可循环的类“ 某些东西 ” , 将国家保留在成员中, 并在成员中执行下一个逻辑步骤 。next()(或)__next__()Python 3 方法中的代码 。 取决于逻辑, 内部的代码 。next()方法最终可能会看起来非常复杂,容易出现虫子。 这里的发电机提供了清洁和容易的解决方案。

这样想吧:

a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a.next()方法。因此,一个产出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

更深入了解幕后发生的事for循环可以重写到此 :

iterator = some_func()
try:
    while 1:
        print iterator.next()
except StopIteration:
    pass

这更有意义还是更让人困惑?

我应当指出,这一点是a 为说明目的过于简化。 )

我本打算张贴“Beazley的“Python:基本参考”第19页,

也注意到yield可以在共程中使用,作为发电机功能的双重用途。 虽然这与您的代码片段不同,(yield)可以在函数中用作表达式。当调用者向使用该函数的方法发送值时send()方法,然后在下一个(yield)遇到的语句。

发电机和共同路线是建立数据流类型应用程序的酷酷方式。yield函数中的语句。

关键要点

• 缩略Python 语法语法使用yieldKywit 关键字可以使函数返回 a发电机发电机.

• 发电机是一种振动器,这就是在Python发生环绕的主要方式。

• 发电机基本上是一种可消耗的功能。return返回一个数值,然后结束一个函数,即yield关键字关键字返回一个值并暂停一个函数。

• 何时next(g)调用一个发电机,函数在剩余部分恢复执行。

• 只有当函数遇到明示或默示return它实际上结束了。

书写和理解发电机技术

理解和思考发电机的一个简单的方法就是 写一个常规功能print()代替yield:

def f(n):
    for x in range(n):
        print(x)
        print(x * 10)

注意它的产出:

>>> f(3)
0
0
1
10
2
2

当该函数被理解时,替换yield用于print获得产生相同数值的生成器:

def f(n):
    for x in range(n):
        yield x
        yield x * 10

给 :

>>> list(f(3))
[0, 0, 1, 10, 2, 20]

迭代程序协议

答案“什么产量能做什么”可以是简短和简单的, 但是它是更大的世界的一部分, 所谓的“标准协议”。

在迭代协议的发送方,有两种相关对象。易可动的你可以环绕过去的东西。振动器是跟踪环状状态的对象。

在循环协议的消费者方面,我们呼叫erier()在可循环的物体上获得一个迭代器。然后我们拨打下一个( )用于从迭代器中检索值的迭代器上的迭代器。当不再有数据时, a停止试提出例外:

>>> s = [10, 20, 30]    # The list is the "iterable"
>>> it = iter(s)        # This is the "iterator"
>>> next(it)            # Gets values out of an iterator
10
>>> next(it)
20
>>> next(it)
30
>>> next(it)
Traceback (most recent call last):
 ...
StopIteration

为了让这一切变得更容易, 对于卢布人来说,叫它, 下一个代表我们:

>>> for x in s:
...     print(x)
...   
10
20
30

一个人可以写一本关于这一切的书, 但这些都是关键点。 当我教授 Python 课程时, 我发现这是一个最起码的足够解释 来建立理解 并马上开始使用它。 特别是, 写一个函数的把戏print,测试它,然后转换成yield似乎与所有级别的Python程序员合作良好。

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。