收益率与返回率相似。区别是:

函数输出使函数可循环( 在以下示例中, 质数( n= 1) 函数成为可循环的 )。 它基本上意味着下次调用函数时, 它会从它离开的地方( 以产出表达式的线为后方) 继续 。

def isprime(n):
    if n == 1:
        return False
    for x in range(2, n):
        if n % x == 0:
            return False
    else:
        return True

def primes(n = 1):
   while(True):
       if isprime(n): yield n
       n += 1 

for n in primes():
    if n > 100: break
    print(n)

在上述例子中, 如果是inprime( n) 是真实的, 它会返回质号。 在下一个迭代中, 它会从下一行继续

n += 1  

发电机可以使个别经过处理的物品立即得到处理(不必等待整个收集过程的处理),下面的例子说明了这一点。

import time

def get_gen():
    for i in range(10):
        yield i
        time.sleep(1)

def get_list():
    ret = []
    for i in range(10):
        ret.append(i)
        time.sleep(1)
    return ret


start_time = time.time()
print('get_gen iteration (individual results come immediately)')
for i in get_gen():
    print(f'result arrived after: {time.time() - start_time:.0f} seconds')
print()

start_time = time.time()
print('get_list iteration (results come all at once)') 
for i in get_list():
    print(f'result arrived after: {time.time() - start_time:.0f} seconds')

get_gen iteration (individual results come immediately)
result arrived after: 0 seconds
result arrived after: 1 seconds
result arrived after: 2 seconds
result arrived after: 3 seconds
result arrived after: 4 seconds
result arrived after: 5 seconds
result arrived after: 6 seconds
result arrived after: 7 seconds
result arrived after: 8 seconds
result arrived after: 9 seconds

get_list iteration (results come all at once)
result arrived after: 10 seconds
result arrived after: 10 seconds
result arrived after: 10 seconds
result arrived after: 10 seconds
result arrived after: 10 seconds
result arrived after: 10 seconds
result arrived after: 10 seconds
result arrived after: 10 seconds
result arrived after: 10 seconds
result arrived after: 10 seconds

产出关键字简化为两个简单的事实:

如果编译者在函数内的任何地方检测到产出关键字,则该关键字函数不再通过返回语句返回。相反,它会立即返回一个称为生成器的懒惰的“待决列表”对象。“生成器”是可循环的。什么是可循环的?它像列表或设置或范围或编辑视图一样,带有按一定顺序访问每个元素的内置协议。

简言之: 最常见的情况是, 发电机是一个懒惰的、 递增的等待列表, 并且产出语句允许您使用函数符号来编程生成器应该逐渐吐出的列表值。 此外, 高级用法允许您使用发电机作为共程( 见下文 ) 。

generator = myYieldingFunction(...)  # basically a list (but lazy)
x = list(generator)  # evaluate every element into a list

   generator
       v
[x[0], ..., ???]

         generator
             v
[x[0], x[1], ..., ???]

               generator
                   v
[x[0], x[1], x[2], ..., ???]

                       StopIteration exception
[x[0], x[1], x[2]]     done

基本上, 只要遇到产出语句, 函数就会暂停并保存状态, 然后根据 Python 传动协议( 在某些合成结构中, 类似反复呼叫下一个( ) 的循环, 并捕捉一个停止作用的例外等) , 发出“ 列表中的下一个返回值 ” 。 您可能遇到过带有生成表达式的生成器; 生成函数更强大, 因为您可以将参数反馈到暂停的生成器功能中, 使用它们来实施 comutines 。 稍后会更多 。

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基本示例(“清单”)

我们来定义一个函数,它就像 Python 的射程。 调用 makeRange(n) returns a Generator:

def makeRange(n):
    # return 0,1,2,...,n-1
    i = 0
    while i < n:
        yield i
        i += 1

>>> makeRange(5)
<generator object makeRange at 0x19e4aa0>

要强制生成器立即返回其未完成的值, 您可以将它传送到列表 () (就像您可以任意使用 ) :

>>> list(makeRange(5))
[0, 1, 2, 3, 4]

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比较“仅返回列表”的示例

上述例子可视为仅仅是创建一份清单,并附在后面并返回:

# return a list                  #  # return a generator
def makeRange(n):                #  def makeRange(n):
    """return [0,1,2,...,n-1]""" #      """return 0,1,2,...,n-1"""
    TO_RETURN = []               # 
    i = 0                        #      i = 0
    while i < n:                 #      while i < n:
        TO_RETURN += [i]         #          yield i
        i += 1                   #          i += 1
    return TO_RETURN             # 

>>> makeRange(5)
[0, 1, 2, 3, 4]

不过,有一个重大差别;见最后一节。

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您如何使用发电机

所有发电机都是易变的, 所以它们经常被这样使用:

#                  < ITERABLE >
>>> [x+10 for x in makeRange(5)]
[10, 11, 12, 13, 14]

要对发电机有更好的感觉,您可以玩过工具模块( 一定要使用链。 来自_ irightable, 而不是当必要时使用链子 ) 。 例如, 您甚至可以使用生成器来实施无限长的懒惰列表, 比如 ltertools. counts () 。 您可以执行您自己的除法列表( 可认证的) : zip( 计数 ) , 或使用一段时间内生成关键字来这样做 。

请注意: 发电机实际上可以用于更多的事情, 比如实施 comotines 或非 确定性编程或其他优雅的东西。 然而, 我在此介绍的“ 懒惰列表” 观点是您最常用的 。

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幕后幕后

这就是“ Python 迭代协议” 的原理。 也就是说, 当您做列表( makeRange(5)) 时会发生什么 。 这就是我前面描述的“ 懒惰、 递增列表 ” 。

>>> x=iter(range(5))
>>> next(x)  # calls x.__next__(); x.next() is deprecated
0
>>> next(x)
1
>>> next(x)
2
>>> next(x)
3
>>> next(x)
4
>>> next(x)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

内建函数的下一个 () 只是调用对象 ._next__ () 函数, 这是“ 电路协议” 的一部分, 并在所有迭代器中找到 。 您可以手动使用下一个( ) 函数( 和迭代协议的其他部分) 来执行奇特的东西, 通常以降低可读性为代价, 所以尽量避免这样做...

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锥体

圆柱形示例:

def interactiveProcedure():
    userResponse = yield makeQuestionWebpage()
    print('user response:', userResponse)
    yield 'success'

coroutine = interactiveProcedure()
webFormData = next(coroutine)  # same as .send(None)
userResponse = serveWebForm(webFormData)

# ...at some point later on web form submit...

successStatus = coroutine.send(userResponse)

comotine (generations 通常接受通过 产出 关键字输入输入 , 例如, 下一个 Input = 产生下一个输出, 作为一种双向通信形式) 基本上是允许暂停自己和请求输入的计算( 例如它下一步应该做什么 ) 。 当 comotine 暂停自己( 当运行中的 comotine 最终会点击 产出 关键字时) , 计算会暂停, 控制会被倒回“ 调” 函数( 要求下一个计算值的框架 ) 。 暂停的发电机/ 库外 仍然暂停, 直到另一个函数( 可能是一个不同的函数/ 文本) 启用后, 请求下一个值( 通常通过输入数据将暂停的逻辑内部输入到 comutine 的代码 ) 。

您可以将皮延共程视为懒惰的递增待决列表, 下一个元素不仅取决于先前的计算, 而且还取决于输入, 您可以选择在生成过程中注射 。

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贫提亚e

通常,大多数人不会关心以下的区别,可能想在这里停止阅读。

在 Python-speak 中, 迭代是“ 理解“ 循环概念” 的任何物体, 如列表[ 1, 2, 3] , 转动器是请求循环的具体实例, 如 [ 1, 2, 3,. . _ eter __ () 。 生成器与任何迭代器完全相同, 但它的写法除外( 带有函数语法 ) 。

当您从列表中请求一个迭代器时, 它会创建一个新的迭代器。 但是, 当您从一个迭代器中请求一个迭代器( 您很少会这样做 ) 时, 它只会给您一个副本 。

因此,在不可能的情况下,你没有 做这样的事情...

> x = myRange(5)
> list(x)
[0, 1, 2, 3, 4]
> list(x)
[]

... 然后记住发电机是一个迭代器, 也就是说, 它是一次性使用。 如果您想要再使用它, 您应该再次调用 MyRange (...) 。 如果您需要使用结果两次, 将结果转换为列表, 并存储在变量 x = 列表( MyRange (5)) 中。 那些绝对需要克隆生成器的人( 例如, 那些正在做可怕的黑客化元程序设计的人) 可以使用它的工具.tee( 仍然在 Python 3 中工作) , 如果绝对需要的话, 因为可复制的迭代器 Python PEP 标准建议已被推迟 。

以下是基于收益率的简单方法, 用来计算Fibonacci系列, 解释如下:

def fib(limit=50):
    a, b = 0, 1
    for i in range(limit):
       yield b
       a, b = b, a+b

当你把这个输入你的REPL,然后尝试把它称为, 你会得到一个神秘的结果:

>>> fib()
<generator object fib at 0x7fa38394e3b8>

这是因为向 Python 发出的产出信号 表明您想要创建一个生成器, 即一个根据需求产生价值的物体。

那么,你如何生成这些值?这要么直接通过下一个使用内置函数来实现,要么间接地通过将内置函数输入一个消耗值的构造来实现。

使用下个() 内置函数, 您可以直接引用. extext/ __ extext_ , 迫使生成器产生值 :

>>> g = fib()
>>> next(g)
1
>>> next(g)
1
>>> next(g)
2
>>> next(g)
3
>>> next(g)
5

间接地,如果您为循环提供纤维、列表初始化器、图普特初始化器或其他任何期望产生/产生值的对象,您将“组装”生成器,直到它不再产生(并返回):

results = []
for i in fib(30):       # consumes fib
    results.append(i) 
# can also be accomplished with
results = list(fib(30)) # consumes fib

类似地,图普特首发器:

>>> tuple(fib(5))       # consumes fib
(1, 1, 2, 3, 5)

生成器与功能不同, 因为它很懒。 它通过保持本地状态, 并允许您在需要的时候恢复运行来达到这个目的 。

当你喊叫它的时候,

f = fib()

Python 编译函数, 遇到产出关键字, 只需返回生成对象。 似乎没有什么帮助 。

当您要求它生成第一个值时, 它会直接或间接地执行它发现的所有语句, 直到它遇到一个产量, 然后它会返回您提供的产量和暂停值。 对于一个更能证明这一点的例子, 让我们使用一些打印电话( 如果在 Python 2 上用打印“ text ” 代替 打印“ text ” ):

def yielder(value):
    """ This is an infinite generator. Only use next on it """ 
    while 1:
        print("I'm going to generate the value for you")
        print("Then I'll pause for a while")
        yield value
        print("Let's go through it again.")

现在,输入REPL:

>>> gen = yielder("Hello, yield!")

您现在有一个生成对象, 正在等待一个命令来生成一个值。 使用下一个对象并查看打印的内容 :

>>> next(gen) # runs until it finds a yield
I'm going to generate the value for you
Then I'll pause for a while
'Hello, yield!'

未引用的结果是打印的内容。 引用的结果是从产出中返回的内容。 现在再次调用 :

>>> next(gen) # continues from yield and runs again
Let's go through it again.
I'm going to generate the value for you
Then I'll pause for a while
'Hello, yield!'

生成器记得它被按产出值暂停, 然后从那里恢复。 下一则消息被打印, 并搜索收益声明以在它上再次暂停( 原因是同时循环 ) 。

就像有人要你做5个纸杯蛋糕一样。如果你做了至少一个纸杯蛋糕,你可以在做其他蛋糕时给他们吃。

In [4]: def make_cake(numbers):
   ...:     for i in range(numbers):
   ...:         yield 'Cake {}'.format(i)
   ...:

In [5]: factory = make_cake(5)

这里称为发电机, 它会做蛋糕。 如果您叫作 Make_ 函数, 您可以得到一个发电机, 而不是运行此函数。 这是因为当输出关键字出现在一个函数中时, 它会变成一个生成器 。

In [7]: next(factory)
Out[7]: 'Cake 0'

In [8]: next(factory)
Out[8]: 'Cake 1'

In [9]: next(factory)
Out[9]: 'Cake 2'

In [10]: next(factory)
Out[10]: 'Cake 3'

In [11]: next(factory)
Out[11]: 'Cake 4'

他们消耗了所有的蛋糕, 但他们又要求一个。

In [12]: next(factory)
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-12-0f5c45da9774> in <module>
----> 1 next(factory)

StopIteration:

并且他们被告知不要问更多的问题。 所以一旦你消耗了发电机, 你就会用它做。 如果你想要更多的蛋糕,你需要再打电话做蛋糕。 这就像再订一份蛋糕。

In [13]: factory = make_cake(3)

In [14]: for cake in factory:
    ...:     print(cake)
    ...:
Cake 0
Cake 1
Cake 2

您也可以使用上面的生成器来循环。

举个例子:假设你每次问密码时都想要随机密码。

In [22]: import random

In [23]: import string

In [24]: def random_password_generator():
    ...:     while True:
    ...:         yield ''.join([random.choice(string.ascii_letters) for _ in range(8)])
    ...:

In [25]: rpg = random_password_generator()

In [26]: for i in range(3):
    ...:     print(next(rpg))
    ...:
FXpUBhhH
DdUDHoHn
dvtebEqG

In [27]: next(rpg)
Out[27]: 'mJbYRMNo'

这里的 rpg 是一个生成器, 它可以生成无限数量的随机密码。 所以我们也可以说, 当我们不知道序列的长度时, 生成器是有用的, 不同于列表, 列表中有一定数量的元素 。

总之,产出语句将您的函数转换成一个工厂,该工厂生产一个特殊对象,称为发电机,围绕您原始函数的正文包绕。当生成器被迭代时,它将执行您的函数,直到达到下一个输出时,然后中止执行,然后对传递到的数值进行评估。它重复了每次迭代的这一过程,直到执行路径退出函数。例如,

def simple_generator():
    yield 'one'
    yield 'two'
    yield 'three'

for i in simple_generator():
    print i

简单产出

one
two
three

电源来自使用循环计算序列的生成器, 生成器执行循环每次停止到“ ield ” 的下一个计算结果, 这样它就可以计算飞行上的列表, 好处是存储到特别大的计算中的内存

说你想创建一个自己的范围函数, 产生一个可循环的数字范围, 你可以这样做,

def myRangeNaive(i):
    n = 0
    range = []
    while n < i:
        range.append(n)
        n = n + 1
    return range

并像这样使用它;

for i in myRangeNaive(10):
    print i

但这效率低,因为

您创建了一个只使用一次的数组( 此废物内存) 。 此代码实际上会两次循环到该数组上 ! : () : ()

幸好吉多和他的团队 慷慨地开发了发电机 这样我们就可以这么做了

def myRangeSmart(i):
    n = 0
    while n < i:
       yield n
       n = n + 1
    return

for i in myRangeSmart(10):
    print i

在每次迭代中, 调用下一个发电机的函数执行该函数, 直至它到达“ ield” 语句停止和“ ields” 值, 或到达函数的终点。 在第一次调用的情况下, 下一个( ) 执行到产出语句, 并产生“ n ” , 下次调用它将执行递增语句, 跳回“ 此时” , 评估它, 如果是, 它会停止并再次产生“ n ” , 它会一直持续到状态返回错误, 发电机跳到函数结束的时候 。