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。
这样想吧:
迭代器只是具有下一个( ) 方法的对象的奇特探测术语。 因此, 产生式的函数最终会变成这样 :
原文:
def some_function():
for i in xrange(4):
yield i
for i in some_function():
print i
Python 翻译用上述代码所做的基本上就是:
class it:
def __init__(self):
# Start at -1 so that we get 0 when we add 1 below.
self.count = -1
# The __iter__ method will be called once by the 'for' loop.
# The rest of the magic happens on the object returned by this method.
# In this case it is the object itself.
def __iter__(self):
return self
# The next method will be called repeatedly by the 'for' loop
# until it raises StopIteration.
def next(self):
self.count += 1
if self.count < 4:
return self.count
else:
# A StopIteration exception is raised
# to signal that the iterator is done.
# This is caught implicitly by the 'for' loop.
raise StopIteration
def some_func():
return it()
for i in some_func():
print i
为了更深入地了解幕后发生的事情,
iterator = some_func()
try:
while 1:
print iterator.next()
except StopIteration:
pass
这更有意义还是更让人困惑?
我要指出,为了说明起见,这过于简单化。 )
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
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 。
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。
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 。
