(我下面的回答只是从使用Python发电机的角度,而不是从发电机机制的基本实施角度,后者涉及一些堆叠和堆积操纵的伎俩。 )

当在 python 函数中使用 quot 而不是返回时, 该函数将被转换为特殊的名称 。 此函数将返回生成器类型的对象 。 产量关键字是提醒 python 编译器专门处理此函数的旗帜 。 正常函数一旦从中返回某些值就会终止 。 但是, 在编译器的帮助下, 生成器的函数可以被视为可恢复 。 也就是说, 执行环境将会恢复, 执行会从上次运行时继续 。 直到您明确调回, 这会引起一个停止引力例外( 也是循环协议的一部分) , 或者到达函数的终点 。 我发现许多关于生成器的引用, 但从功能编程角度来说, 这是一种最可消化的引用 。

(现在我想谈谈产生者背后的理由, 以及基于我自己的理解的循环器。 我希望这能帮助你掌握循环器和生成者的基本动机。 这一概念以其他语言出现, 如 C# 。 )

据我所知,当我们想要处理一大批数据时,我们通常先在某处储存数据,然后逐个处理。但这种天真的方法有问题。如果数据量很大,那么事先将数据全部储存起来费用很高。因此,与其直接储存数据本身,不如间接储存某种元数据,即数据计算逻辑。

有两种方法可以包扎这类元数据。

OO 方法, 我们把元数据包成一个类。 这是执行循环协议( 即 __ next_ () 和 __ ter_ () 方法) 的所谓迭代器。 这也是常见的迭代器设计模式 。 功能方法, 我们将元数据包成函数 。 这是所谓的生成功能 。 但是在引擎盖下, 返回的生成对象仍然是 IS - A 迭代器, 因为它也执行循环程序 。

无论哪种方式, 都会创建一个迭代器, 即某个可以提供您想要的数据的对象。 OO 处理方式可能有点复杂。 总之, 由您决定使用哪一种 。

一个容易理解它是什么的简单例子:产量

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

下面是浅白语言的例子。我将提供高层次人类概念与低层次Python概念之间的对应关系。

我想用数字序列操作, 但我不想用这个序列的创建来烦恼我自己, 我只想专注于我想做的操作。 因此, 我做以下工作:

我打电话给你并告诉你,我想要一个以特定方式计算的数字序列,我告诉你算法是什么。 这个步骤对应着定义发电机的函数, 也就是包含一个产出的函数。 稍后我告诉你, “ 好, 准备好告诉我数字的序列 ” 。 这个步骤对应着调用发电机的函数, 返回一个发电机对象。 注意不要告诉我任何数字; 你只是拿起你的纸张和铅笔。 我问你, “ 请告诉我下一个数字 ” , 然后你告诉我第一个数字; 之后, 你等着我问你下一个数字。 这是你的任务, 也就是确定你所在的位置, 你已经说过的数字, 下一个数字是什么。 我不在乎细节。 这个步骤相当于在发电机对象上调用下一个( 发电机) 号码的方法。 ( Python 2, next) 注意, 这是一个发电机对象的方法; 在 Python 3, 它被命名为...

这是生成器所做的( 包含一个产值的函数 ) ; 它开始在第一个( ) 上执行, 当它做一个产值时暂停, 当要求下一个( ) 值时, 它会从最后一点继续 。 它的设计完全符合 Python 的循环协议, 协议描述如何按顺序要求值 。

迭代协议最著名的用户是 Python 的命令用户。 所以, 当你做 :

for item in sequence:

序列是否是一个列表、字符串、字典或上述生成对象并不重要;结果是一样的:您逐个阅读序列中的项目。

请注意,定义含有产出关键字的函数不是创建生成器的唯一方法;它只是创建生成器的最简单的方法。

欲知更准确的信息,请阅读Python文件中的迭代机类型、产量说明和发电机。

以下是一些Python的例子, 说明如何实际安装发电机, 仿佛Python没有提供同声糖:

作为Python发电机:

from itertools import islice

def fib_gen():
    a, b = 1, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b

assert [1, 1, 2, 3, 5] == list(islice(fib_gen(), 5))

使用地法关闭代替发电机

def ftake(fnext, last):
    return [fnext() for _ in xrange(last)]

def fib_gen2():
    #funky scope due to python2.x workaround
    #for python 3.x use nonlocal
    def _():
        _.a, _.b = _.b, _.a + _.b
        return _.a
    _.a, _.b = 0, 1
    return _

assert [1,1,2,3,5] == ftake(fib_gen2(), 5)

使用关闭物体而不是发电机(因为关闭物体和物体是等效的)

class fib_gen3:
    def __init__(self):
        self.a, self.b = 1, 1

    def __call__(self):
        r = self.a
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
        return r

assert [1,1,2,3,5] == ftake(fib_gen3(), 5)

产出 :

可以通过停止函数从函数返回一个值的多次。 您可以从它中返回一个值, 如从中产生 。 当返回大数据时, 将它分成小部分数据, 以防止大量使用内存 。

例如,下面的测试 () 可以通过停止测试( ) 逐个返回“ 1 ” 、 “ 2 ” 和 [ “ 3 ” 、 “ 四 ” 。 因此, 测试( ) 总共返回3倍, 总共返回3倍, 停止测试( ) 共返回3倍 :

def test():
    yield 'One'                  # Stop, return 'One' and resume 
    yield 'Two'                  # Stop, return 'Two' and resume
    yield from ['Three', 'Four'] # Stop and return ['Three', 'Four'] 

下面这三套代码可以调用测试() 并打印“ 1 ” 、 “ 2 ” 、 “ 三 ” 和 “ 四 ” :

for x in test():
    print(x)

x = test()
print(next(x))
print(next(x))
print(next(x))
print(next(x))

x = test()
print(x.__next__())
print(x.__next__())
print(x.__next__())
print(x.__next__())

其结果是:

$ python yield_test.py
One
Two
Three
Four

此外,在利用回报和产出时,没有办法从回报中获得价值:

def test():
    yield 'One' 
    yield 'Two'
    yield from ['Three', 'Four']
    return 'Five' # 'Five' cannot be got

x = test()
print(next(x))
print(next(x))
print(next(x))
print(next(x))
print(next(x)) # Here

因此,在试图获取“ 五” 时, 下面有一个错误 :

$ python yield_test.py 
One
Two
Three
Four
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\kai\yield_test.py", line 12, in <module>
    print(next(x))
          ^^^^^^^
StopIteration: Five

佩顿有什么差错?

Python 中的 Yield 关键字类似于用于返回 Python 中的值或对象的返回语句。 但是, 存在微小的差别。 收益语句返回一个生成符, 而不是简单地返回一个值, 而返回一个函数的生成符。

在程序内,当您调用一个函数,该函数有一个输出语句时,一旦遇到一个输出,函数的执行即停止,然后将生成器的一个对象返回到函数调用器。用更简单的文字,产出关键字将把一个与该关键字一起指定的表达式转换为生成器对象,然后返回到调用器。因此,如果您想要获得在生成器对象内存储的值,则需要将该关键字复制到该对象上。

它不会破坏本地变量的状态。 当调用函数时, 执行将从最后一个输出表达式开始。 请注意, 包含输出关键字的函数被称为生成函数 。

当您使用含有返回值的函数时,每次调用函数时,该函数从一组新的变量开始。反之,如果使用一个生成函数而不是正常函数,则执行将从它左最后的位置开始。

如果您想要从函数中返回多个值, 您可以使用输出关键字来使用生成函数。 输出表达式返回多个值。 它们返回一个值, 然后等待, 保存本地状态, 然后再恢复 。

资料来源:https://www.simplilearn.com/tutorics/python-tutoric/yield-in-python。