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。

输出是函数的返回元素。 区别在于, 产出元素将函数转换成生成器。 生成器的行为就像一个函数, 直到某种“ 归属 ” 。 生成器停止直到下一次调用, 并且从与开始的完全相同的点继续。 您可以通过调用列表( 生成器 () ) 获得一个序列中所有“ 属性” 值的序列。

输出允许您通过将循环部分乘以一个便于再利用的单独方法来写出更聪明的编剧。

假设你需要环绕电子表格的所有非空白行,对每行都做一些事情。

for i, row in df.iterrows(): #from the panda package for reading excel 
  if row = blank: # pseudo code, check if row is non-blank...
    continue
  if past_last_row: # pseudo code, check for end of input data
    break
  #### above is boring stuff, below is what we actually want to do with the data ###
  f(row)

如果您在类似循环中需要调用 g( row) , 您可能会发现自己重复了对数, 并重复了对数的检查, 有效行的检查是无聊、 复杂和容易出错的。 我们不想重复( DRY 原则 ) 。

您想要将检查每个记录的代码与实际处理行的代码区分开来, 例如 f( row) 和 g( row) 。

您可以设定一个函数, 将 f () 作为输入参数, 但是在一种方法中使用收益率要简单得多, 这种方法可以做所有关于检查有效行的无聊事情, 准备拨打 f () :

def valid_rows():
  for i, row in df.iterrows(): # iterate over each row of spreadsheet
    if row == blank: # pseudo code, check if row is non-blank...
      continue
    if past_last_row: # pseudo code, check for end of input data
      break
    yield i, row

请注意,该方法的每次调用都会返回下一行, 但如果所有行都读取, 并用于结束部分, 方法会正常返回。 下一次调用将开始新的循环 。

现在您可以在数据上写入迭代, 而不必重复对有效行进行无趣的检查( 现在根据自己的方法来计算) , 例如 :

for i, row in valid_rows():
  f(row)

for i, row in valid_rows():
  g(row)

nr_valid_rows = len(list(valid_rows()))

仅此而已。 请注意, 我还没有使用诸如 迭代器、 生成器、 协议、 共同常规等术语 。 我认为这个简单的例子 适用于我们日常的许多编码 。

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

简单使用实例 :

>>> def foo():
    yield 100
    yield 20
    yield 3

    
>>> for i in foo(): print(i)

100
20
3
>>> 

如何运行 : 调用时, 函数会立即返回对象。 对象可以传递到下一个( ) 函数 。 当调用下一个( ) 函数时, 您的函数会一直运行到下一个产值, 并为下一个( ) 函数提供返回值 。

在引擎盖下, 循环确认对象是一个生成对象, 并使用下一个( ) 来获取下一个值 。

在一些语言中,比如ES6和更高语言中,它的实施略有不同, 所以下一个是生成对象的成员函数, 每次它得到下一个值时, 你就可以从调用器中传递数值。 所以如果结果是生成器, 那么你可以做类似y=结果。 ext( 555) , 而程序生成值可以说像 z = 产值 999 。 y 的值将是 999 , 下一个产值是 999, 而 z 的值将是 555 , 下一个产值是 555。 Python 获取并发送方法也有类似的效果 。

总之,产出语句将您的函数转换成一个工厂,该工厂生产一个特殊对象,称为发电机,围绕您原始函数的正文包绕。当生成器被迭代时,它将执行您的函数,直到达到下一个输出时,然后中止执行,然后对传递到的数值进行评估。它重复了每次迭代的这一过程,直到执行路径退出函数。例如,

def simple_generator():
    yield 'one'
    yield 'two'
    yield 'three'

for i in simple_generator():
    print i

简单产出

one
two
three

电源来自使用循环计算序列的生成器, 生成器执行循环每次停止到“ ield ” 的下一个计算结果, 这样它就可以计算飞行上的列表, 好处是存储到特别大的计算中的内存

说你想创建一个自己的范围函数, 产生一个可循环的数字范围, 你可以这样做,

def myRangeNaive(i):
    n = 0
    range = []
    while n < i:
        range.append(n)
        n = n + 1
    return range

并像这样使用它;

for i in myRangeNaive(10):
    print i

但这效率低,因为

您创建了一个只使用一次的数组( 此废物内存) 。 此代码实际上会两次循环到该数组上 ! : () : ()

幸好吉多和他的团队 慷慨地开发了发电机 这样我们就可以这么做了

def myRangeSmart(i):
    n = 0
    while n < i:
       yield n
       n = n + 1
    return

for i in myRangeSmart(10):
    print i

在每次迭代中, 调用下一个发电机的函数执行该函数, 直至它到达“ ield” 语句停止和“ ields” 值, 或到达函数的终点。 在第一次调用的情况下, 下一个( ) 执行到产出语句, 并产生“ n ” , 下次调用它将执行递增语句, 跳回“ 此时” , 评估它, 如果是, 它会停止并再次产生“ n ” , 它会一直持续到状态返回错误, 发电机跳到函数结束的时候 。