Python 中的输出关键字用于退出代码,而不会扰乱本地变量的状况,当函数再次被称作“执行”时,从我们离开代码的最后一点开始。

以下示例显示了产量的作用:

def counter():
    x=2
    while x < 5:
        yield x
        x += 1
        
print("Initial value of x: ", counter()) 

for y in counter():
    print(y)

上述代码产生以下输出:

Initial value of x:  <generator object counter at 0x7f0263020ac0>
2
3
4

TL; DR TR; TL; TDR

代替此:

def square_list(n):
    the_list = []                         # Replace
    for x in range(n):
        y = x * x
        the_list.append(y)                # these
    return the_list                       # lines

这样做:

def square_yield(n):
    for x in range(n):
        y = x * x
        yield y                           # with this one.

每当你发现自己从头开始编出一个清单时, 每一块都取而代之。

这是我第一次"啊哈"节奏节奏

收成是一种含糖的方式 说

构建一系列材料

相同行为 :

>>> for square in square_list(4):
...     print(square)
...
0
1
4
9
>>> for square in square_yield(4):
...     print(square)
...
0
1
4
9

不同的行为 :

产量是单行道,只能绕过一次。当一个函数有收益时,我们称它为发电机功能。循环者就是它的回报。这些术语是明亮的。我们失去了一个容器的方便,但获得一系列按需要计算并任意延长的能量。

是懒惰的, 它会推卸计算。 函数中含有收益的函数在调用时不会实际执行。 它返回一个循环器对象, 记得它留下的位置。 每次您在调用循环器时( 这发生在换环) 执行步数向下一个产数前进。 返回会提高停止输出并结束序列( 这是换圈的自然结束 ) 。

产量是多功能的。数据不必全部储存在一起, 它可以一次提供一次。 它可以是无限的 。

>>> def squares_all_of_them():
...     x = 0
...     while True:
...         yield x * x
...         x += 1
...
>>> squares = squares_all_of_them()
>>> for _ in range(4):
...     print(next(squares))
...
0
1
4
9

如果您需要多个通行证,且系列不会太长,请在电话列表上填写:

>>> list(square_yield(4))
[0, 1, 4, 9]

英明地选择“产生”一词,因为这两个含义都适用:

产量——生产或供应(如农业)

...在系列中提供下一个数据

放弃或放弃(与政治权力一样)

...在传动器推进之前,将CPU执行。

从方案拟订的角度来看,迭代器是作为散装件执行的。

为实施同时执行的迭代器、发电机和线形集合等,人们使用发往有调度员的关闭对象的电文,用发件人对“信息”的回答。

"下一步"是给一个封口发送的信息 由"标准"电话创建

有多种方法可以实施此计算。 我使用了突变, 但可以通过返回当前值和下一个生成者( 使其具有优先透明度 ) , 进行这种不发生突变的计算。 鼠标使用一些中间语言对初始程序进行一系列转换, 其中之一是将产出操作者转换为使用更简单的操作员的某种语言。

这是如何重写产量的演示, 它使用 R6RS 的结构, 但语义与 Python 的相同 。 这是相同的计算模式, 只需要修改语法, 才能使用 Python 的 产量重写 。

- (define gen (lambda (l) (define gen (lambda (l)) (define emple (lambda (lambda () ()) (if (null? l)) 'END (let ((v (car l))(set))(l (cdr))) (lambda (m) (cket m) (case m ('yield (yeld)(yeld))('ield))('iint (lamb) (lambda (lab) (lambda (data) (data) (l data))) ())) ) - (define 流 (gen 'ield (gen'(1,2 3 ) )) - (流 (流 ield) ) ) - (Live END - (Slead) (流 (流 ) (流 ) (流 (流 流 (流 流 流 流 流 流 ) 'ield) 'end - >

放弃是一个对象

函数的返回将返回单一值。

如果您想要一个函数返回一大组值,请使用收益率。

更重要的是,产量是障碍。

就像CUDA语言中的屏障, 它不会转移控制 直到它完成。

也就是说,它将从开始运行您函数中的代码,直到它产生效果。然后,它将返回循环的第一个值。

然后,其他每通电话都会运行您在函数中写下的循环, 返回下一个值, 直到没有任何值可以返回 。

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 。

通常情况下, 它会用来创建一个不起作用的代名词。 将“ ield” 当作您函数的附加件, 以及您作为数组的函数。 如果符合某些标准, 您可以在函数中添加此值, 使之成为代名词 。

arr=[]
if 2>0:
   arr.append(2)

def func():
   if 2>0:
      yield 2

两者的输出结果相同。

使用产量的主要优势是创建迭代器。 迭代器在即时计算时不会计算每个项目的价值。 它们只在您要求时才计算。 这被称为懒惰评价 。