和每个答案一样, 收益被用于创建序列生成器。 它用于动态生成某些序列。 例如, 在按行阅读网络文件行时, 您可以使用以下的收益函数 :

def getNextLines():
   while con.isOpen():
       yield con.read()

您可在您的代码中使用以下代码:

for line in getNextLines():
    doSomeThing(line)

执行控制控制

执行控制将会从 GetNextLines () 转到执行时的循环。 因此, 每次引用 NextLines () 时, 执行都会从上次暂停处开始 。

因此,简言之,一个函数具有以下代码

def simpleYield():
    yield "first time"
    yield "second time"
    yield "third time"
    yield "Now some useful value {}".format(12)

for i in simpleYield():
    print i

将打印

"first time"
"second time"
"third time"
"Now some useful value 12"

收益率和返回一样, 它会返回任何您告诉它的东西( 作为生成器 ) 。 区别在于下次您调用生成器时, 执行从最后一次调用开始到收益语句 。 与返回不同的是, 当收益发生时, 堆叠框架不会被清理, 但是控制会被转回调回调用方, 因此下次调用函数时, 它的状态将会恢复 。

在您的代码中,函数获取_child_camedates 的动作就像一个迭代器,这样当您扩展列表时,它会一次在新列表中添加一个元素 。

列表。extendend calls a plerator until it's fulled it's explator until. 如果是您所贴的代码样本, 只需将图普还给列表, 并附加到列表中, 就会更加清楚 。

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。

这是关于产量的心理形象。

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 。

当它的代码开始运行时( 即函数被调用后, 返回一个生成对象, 其下一个( ) 方法随后被引用) , 它同样将其本地变量放在堆叠上, 并进行一段时间的计算 。 但是, 当它点击收益语句时, 在清理堆叠中的一部分并返回之前, 它会对其本地变量进行截图, 并将其存储在生成对象中 。 它还写下它目前位于代码中的位置( 即特定收益语句 ) 。

所以这是一种冷冻功能 发电机挂在了上面

当下一个 () 后被调用时, 它会从堆栈上取回函数的物品, 并重新激活它。 函数继续从剩余部分进行计算, 无视它刚刚在冷藏室里度过了一个永恒的时间 。

比较以下实例:

def normalFunction():
    return
    if False:
        pass

def yielderFunction():
    return
    if False:
        yield 12

当我们称第二个函数为第二个函数时, 它的行为与第一个函数非常不同。 收益声明可能无法达到, 但是如果它存在任何地方, 它会改变我们正在处理的东西的性质 。

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

调用 powerFunction () 不运行它的代码, 而是让一个生成器出自代码 。 (也许用 powerFunction () 的前缀命名这种东西作为可读性是一个好主意 。)

>>> 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']

gi_ code 和 gi_ frame 字段是存放冻结状态的地方。 使用 dir (.) 来探索它们, 我们可以确认上面的心理模型是可信的 。

要了解什么是产量,你必须了解什么是发电机。在你能够理解发电机之前,你必须了解易燃的发电机。

易变性

创建列表时,您可以逐项阅读其项目。逐项阅读其项目被称为迭代:

>>> mylist = [1, 2, 3]
>>> for i in mylist:
...    print(i)
1
2
3

My list 是可替换的。 当您使用列表理解时, 您会创建一个列表, 因而是一个可替换的 :

>>> mylist = [x*x for x in range(3)]
>>> for i in mylist:
...    print(i)
0
1
4

你可以使用的一切"... 在..."是一个可循环的; 列表,字符串,文件...

这些可替换的功能是实用的,因为您可以随心所欲地阅读,但您将所有值都存储在记忆中,当您拥有很多值时,这并不总是你想要的。

发电机发电机

发电机是迭代器, 一种可迭代的循环, 您只能循环一次 。 发电机不会存储记忆中的所有值, 它们会在苍蝇上生成值 :

>>> mygenerator = (x*x for x in range(3))
>>> for i in mygenerator:
...    print(i)
0
1
4

除了使用()而不是使用()之外,它是一样的。但是,由于发电机只能使用一次,所以不能在我的生成器中为我第二次执行,因为发电机只能使用一次:它们计算0,然后忘记它,然后计算1,然后结束计算4,一个一个一个地计算。

产量d

函数将返回一个生成器。

>>> def create_generator():
...    mylist = range(3)
...    for i in mylist:
...        yield i*i
...
>>> mygenerator = create_generator() # create a generator
>>> print(mygenerator) # mygenerator is an object!
<generator object create_generator at 0xb7555c34>
>>> for i in mygenerator:
...     print(i)
0
1
4

这是一个毫无用处的例子, 但当你知道你的功能会返回 一大堆的值时, 它就方便了, 你只需要读一次。

要掌握输出能力, 您必须明白当您调用函数时, 您在函数体中写入的代码没有运行。 函数只返回生成对象, 这有点棘手 。

然后,你的代码会继续 从它离开的每一次 使用发电机。

现在,硬的部分:

第一次调用您函数所创建的生成器对象时, 它会运行您函数的代码, 从开始到它产生, 然后返回循环的第一个值。 然后, 以后每次调用都会运行您在函数中写入的循环的再次迭代, 然后返回下一个值。 这将一直持续到生成器被认为是空的, 当函数运行时不会打出收益。 这可能是因为循环结束, 或者因为您不再满足“ if/ else ” 。

---

您的代码解释

发电机:

# Here you create the method of the node object that will return the generator
def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):

    # Here is the code that will be called each time you use the generator object:

    # If there is still a child of the node object on its left
    # AND if the distance is ok, return the next child
    if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
        yield self._leftchild

    # If there is still a child of the node object on its right
    # AND if the distance is ok, return the next child
    if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
        yield self._rightchild

    # If the function arrives here, the generator will be considered empty
    # there are no more than two values: the left and the right children

调用者 :

# Create an empty list and a list with the current object reference
result, candidates = list(), [self]

# Loop on candidates (they contain only one element at the beginning)
while candidates:

    # Get the last candidate and remove it from the list
    node = candidates.pop()

    # Get the distance between obj and the candidate
    distance = node._get_dist(obj)

    # If the distance is ok, then you can fill in the result
    if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
        result.extend(node._values)

    # Add the children of the candidate to the candidate's list
    # so the loop will keep running until it has looked
    # at all the children of the children of the children, etc. of the candidate
    candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))

return result

本代码包含几个智能部分 :

在列表中循环迭代, 但列表会随着循环迭代而扩展。 这是一个简单的方式来查看所有这些嵌套的数据, 即使它是一个有点危险的, 因为您可以以无限环结束。 在此情况下, 候选人 。 extendend( rode._ get_ child_ camedates( root, min_ dist, max_ distist)) 将耗尽所有生成器的值, 但同时继续创建新生成的生成对象, 这些对象将产生与先前的相异的值, 因为它不会被应用到同一个节点上 。 扩展 () 方法是一种列表对象方法, 期待一个可重复的列表对象方法, 并将其添加到列表中 。

通常,我们向它传递一份清单:

>>> a = [1, 2]
>>> b = [3, 4]
>>> a.extend(b)
>>> print(a)
[1, 2, 3, 4]

但在你的代码中,它有一个发电机, 这是很好的,因为:

你不需要两次阅读这些值。 你可能有很多孩子, 你不想把他们都保存在记忆中。

之所以有效,是因为 Python 并不在意一种方法的论据是否是一个列表。 Python 期望它能用字符串、列表、图普勒和生成器来操作。 这叫做鸭字打字, 也是Python之所以如此酷的原因之一。 但是这是另一个故事, 另一个问题...

您可以在这里停下来,或者读一下,看一个生成器的先进使用:

控制发电机耗竭

>>> class Bank(): # Let's create a bank, building ATMs
...    crisis = False
...    def create_atm(self):
...        while not self.crisis:
...            yield "$100"
>>> hsbc = Bank() # When everything's ok the ATM gives you as much as you want
>>> corner_street_atm = hsbc.create_atm()
>>> print(corner_street_atm.next())
$100
>>> print(corner_street_atm.next())
$100
>>> print([corner_street_atm.next() for cash in range(5)])
['$100', '$100', '$100', '$100', '$100']
>>> hsbc.crisis = True # Crisis is coming, no more money!
>>> print(corner_street_atm.next())
<type 'exceptions.StopIteration'>
>>> wall_street_atm = hsbc.create_atm() # It's even true for new ATMs
>>> print(wall_street_atm.next())
<type 'exceptions.StopIteration'>
>>> hsbc.crisis = False # The trouble is, even post-crisis the ATM remains empty
>>> print(corner_street_atm.next())
<type 'exceptions.StopIteration'>
>>> brand_new_atm = hsbc.create_atm() # Build a new one to get back in business
>>> for cash in brand_new_atm:
...    print cash
$100
$100
$100
$100
$100
$100
$100
$100
$100
...

注: Python 3, 使用打印( corner_street_atm._next___ ()) 或打印( ext( corner_ street_ atm) )

它可以对控制获取资源等各种事情有用。

义大便,你最好的朋友

Itertool 模块包含操作可替换文件的特殊功能 。 是否想要复制一个生成器? 连锁二生成器? 组值在单行的嵌套列表中? 地图/ Zip 不创建另一个列表 ?

然后就进口它的工具。

举个例子,让我们看看四匹马赛的到货订单

>>> horses = [1, 2, 3, 4]
>>> races = itertools.permutations(horses)
>>> print(races)
<itertools.permutations object at 0xb754f1dc>
>>> print(list(itertools.permutations(horses)))
[(1, 2, 3, 4),
 (1, 2, 4, 3),
 (1, 3, 2, 4),
 (1, 3, 4, 2),
 (1, 4, 2, 3),
 (1, 4, 3, 2),
 (2, 1, 3, 4),
 (2, 1, 4, 3),
 (2, 3, 1, 4),
 (2, 3, 4, 1),
 (2, 4, 1, 3),
 (2, 4, 3, 1),
 (3, 1, 2, 4),
 (3, 1, 4, 2),
 (3, 2, 1, 4),
 (3, 2, 4, 1),
 (3, 4, 1, 2),
 (3, 4, 2, 1),
 (4, 1, 2, 3),
 (4, 1, 3, 2),
 (4, 2, 1, 3),
 (4, 2, 3, 1),
 (4, 3, 1, 2),
 (4, 3, 2, 1)]

了解迭代的内部机制

迭代是一个过程, 意味着可迭代( 实施 _ etre_ () 方法) 和迭代( 实施 ext_ () 方法) 。 迭代是您可以从中获取迭代器的任何对象。 迭代器是允许您循环到可迭代的物体 。

本文中有更多关于环环如何运作的论述。

产量的另一种用途和含义(自Python3.3以来):

yield from <expr>

PEP380 -- -- 属于子发电机的语法:

提议对发电机使用语法将部分操作权下放给另一个发电机。 这样可以将含有“ ield” 的代码部分输入到另一个发电机中。 此外, 允许次发电机返回一个值, 并将价值提供给授权发电机。 新的语法也为当一台发电机再生价值时实现优化开辟了某些机会 。

此外,这将引入(自Python3.5以来):

async def new_coroutine(data):
   ...
   await blocking_action()

以避免与正常发电机混为一谈(两者均使用每天的产量)。