Python 中产出关键字的用法是什么? 它能做什么?
例如,我试图理解这个代码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_camedates 被调用时会怎样? 列表是否返回? 单一个元素吗? 是否再次调用? 以后的电话何时停止?
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,与完整的源:模块mspace链接。
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 。
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"
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 。
又一个TRL;DR
列表中的迭代器 : 下一个 () 返回列表的下一个元素 。
迭代生成器: 下一个 () 将计算苍蝇上的下一个元素( 执行代码)
您可以通过下拨“无论流量如何复杂”,将产出/生成器视为手动运行外部控制流的一种方式(如继续循环一步),然后调用该输出/生成器作为手动运行外部控制流的一种方式。
注意 : 生成器不是一个正常的函数。 它会像本地变量( stack) 一样记住先前的状态 。 请参看其他答案或文章以详细解释 。 生成器只能重复一次 。 您可以不生产, 但不会是那么好, 所以它可以被视为“ 非常好” 的语言糖 。
所有的答案都是伟大的, 但对于新人来说有点困难。
我猜你已经得知回程声明了
作为类比,回归和收益是双胞胎。 回归意味着“ 回归和停止 ” , 而“ 回归”则意味着“回归,但继续 ” 。
尝试获得一份有回报的 num_ 列表 。
def num_list(n):
for i in range(n):
return i
运行它:
In [5]: num_list(3)
Out[5]: 0
你看,你只得到一个数字,而不是一个他们的名单。返回永远不允许你快乐地获胜,只要执行一次就退出。
产生结果
将返回替换为产出 :
In [10]: def num_list(n):
...: for i in range(n):
...: yield i
...:
In [11]: num_list(3)
Out[11]: <generator object num_list at 0x10327c990>
In [12]: list(num_list(3))
Out[12]: [0, 1, 2]
现在,你赢得了所有的数字。
与一次运行和停止的返回相比, 一次运行和一次运行, 一次运行和一次运行。 您可以将返回解释为一个返回, 一次返回作为全部返回。 这叫“ 易动 ” 。
再多走一步,我们就可以重新写出回报的收益声明
In [15]: def num_list(n):
...: result = []
...: for i in range(n):
...: result.append(i)
...: return result
In [16]: num_list(3)
Out[16]: [0, 1, 2]
这是关于产量的核心。
列表返回输出与目标产出的区别是:
您总是可以从列表对象中获取 [0, 1, 2] , 但只能从“ 对象输出输出” 中提取一次 。 因此, 它有一个新的名称生成对象, 如 Out[ 11] 所示 : <generator 对象 num_ list at 0x10327c990> 。
最后,作为格罗克语的比喻:
双胞胎名单和发电机是双胞胎
