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。
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。
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。
- 功能 - 返回。
发电机 -- -- 产量(含有一个或多个产量和零或更多回报率)。
names = ['Sam', 'Sarah', 'Thomas', 'James']
# Using function
def greet(name) :
return f'Hi, my name is {name}.'
for each_name in names:
print(greet(each_name))
# Output:
>>>Hi, my name is Sam.
>>>Hi, my name is Sarah.
>>>Hi, my name is Thomas.
>>>Hi, my name is James.
# using generator
def greetings(names) :
for each_name in names:
yield f'Hi, my name is {each_name}.'
for greet_name in greetings(names):
print (greet_name)
# Output:
>>>Hi, my name is Sam.
>>>Hi, my name is Sarah.
>>>Hi, my name is Thomas.
>>>Hi, my name is James.
发电机看起来像一个函数,但行为举止却像一个迭代器。
发件人继续从它所在的位置执行 。 恢复后, 函数在最后产值运行后立即继续执行 。 这允许它的代码在一段时间内生成一系列的值, 代之以它们一次性计算全部值, 然后把它们像列表一样送回去 。
def function():
yield 1 # return this first
yield 2 # start continue from here (yield don't execute above code once executed)
yield 3 # give this at last (yield don't execute above code once executed)
for processed_data in function():
print(processed_data)
#Output:
>>>1
>>>2
>>>3
注:放弃不应在尝试中.最终建造。
生成关键字用于查点/字符,其中函数预期将返回一个输出。我想引用这个非常简单的例A:
# example A
def getNumber():
for r in range(1,10):
return r
以上函数只返回一次, 即使它被多次调用。 现在如果我们以收益率替换返回, 如例B :
# example B
def getNumber():
for r in range(1,10):
yield r
当第一次叫2时,它会返回1,当再次叫2时,3,4,然后它会递增到10。
虽然B的例子在概念上是真实的,但要用Python 3来称呼它,我们必须采取以下行动:
g = getNumber() #instance
print(next(g)) #will print 1
print(next(g)) #will print 2
print(next(g)) #will print 3
# so to assign it to a variables
v = getNumber()
v1 = next(v) #v1 will have 1
v2 = next(v) #v2 will have 2
v3 = next(v) #v3 will have 3
