以下是一个简单的例子:

def isPrimeNumber(n):
    print "isPrimeNumber({}) call".format(n)
    if n==1:
        return False
    for x in range(2,n):
        if n % x == 0:
            return False
    return True

def primes (n=1):
    while(True):
        print "loop step ---------------- {}".format(n)
        if isPrimeNumber(n): yield n
        n += 1

for n in primes():
    if n> 10:break
    print "wiriting result {}".format(n)

产出:

loop step ---------------- 1
isPrimeNumber(1) call
loop step ---------------- 2
isPrimeNumber(2) call
loop step ---------------- 3
isPrimeNumber(3) call
wiriting result 3
loop step ---------------- 4
isPrimeNumber(4) call
loop step ---------------- 5
isPrimeNumber(5) call
wiriting result 5
loop step ---------------- 6
isPrimeNumber(6) call
loop step ---------------- 7
isPrimeNumber(7) call
wiriting result 7
loop step ---------------- 8
isPrimeNumber(8) call
loop step ---------------- 9
isPrimeNumber(9) call
loop step ---------------- 10
isPrimeNumber(10) call
loop step ---------------- 11
isPrimeNumber(11) call

我不是Python开发者,但对我来说,它似乎保持了程序流程的位置,而下一个循环则从“当量”的位置开始。 它似乎正在等待着这个位置,就在那个位置之前,它正在向外回报一个价值,而下一次将继续工作。

这似乎是一个有趣和好的能力:

收益率与返回率相似。区别是:

函数输出使函数可循环( 在以下示例中, 质数( n= 1) 函数成为可循环的 )。 它基本上意味着下次调用函数时, 它会从它离开的地方( 以产出表达式的线为后方) 继续 。

def isprime(n):
    if n == 1:
        return False
    for x in range(2, n):
        if n % x == 0:
            return False
    else:
        return True

def primes(n = 1):
   while(True):
       if isprime(n): yield n
       n += 1 

for n in primes():
    if n > 100: break
    print(n)

在上述例子中, 如果是inprime( n) 是真实的, 它会返回质号。 在下一个迭代中, 它会从下一行继续

n += 1  

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 。

要了解什么是产量,你必须了解什么是发电机。在你能够理解发电机之前,你必须了解易燃的发电机。

易变性

创建列表时,您可以逐项阅读其项目。逐项阅读其项目被称为迭代:

>>> mylist = [1, 2, 3]
>>> for i in mylist:
...    print(i)
1
2
3

My list 是可替换的。 当您使用列表理解时, 您会创建一个列表, 因而是一个可替换的 :

>>> mylist = [x*x for x in range(3)]
>>> for i in mylist:
...    print(i)
0
1
4

你可以使用的一切"... 在..."是一个可循环的; 列表,字符串,文件...

这些可替换的功能是实用的,因为您可以随心所欲地阅读,但您将所有值都存储在记忆中,当您拥有很多值时,这并不总是你想要的。

发电机发电机

发电机是迭代器, 一种可迭代的循环, 您只能循环一次 。 发电机不会存储记忆中的所有值, 它们会在苍蝇上生成值 :

>>> mygenerator = (x*x for x in range(3))
>>> for i in mygenerator:
...    print(i)
0
1
4

除了使用()而不是使用()之外,它是一样的。但是,由于发电机只能使用一次,所以不能在我的生成器中为我第二次执行,因为发电机只能使用一次:它们计算0,然后忘记它,然后计算1,然后结束计算4,一个一个一个地计算。

产量d

函数将返回一个生成器。

>>> def create_generator():
...    mylist = range(3)
...    for i in mylist:
...        yield i*i
...
>>> mygenerator = create_generator() # create a generator
>>> print(mygenerator) # mygenerator is an object!
<generator object create_generator at 0xb7555c34>
>>> for i in mygenerator:
...     print(i)
0
1
4

这是一个毫无用处的例子, 但当你知道你的功能会返回 一大堆的值时, 它就方便了, 你只需要读一次。

要掌握输出能力, 您必须明白当您调用函数时, 您在函数体中写入的代码没有运行。 函数只返回生成对象, 这有点棘手 。

然后,你的代码会继续 从它离开的每一次 使用发电机。

现在,硬的部分:

第一次调用您函数所创建的生成器对象时, 它会运行您函数的代码, 从开始到它产生, 然后返回循环的第一个值。 然后, 以后每次调用都会运行您在函数中写入的循环的再次迭代, 然后返回下一个值。 这将一直持续到生成器被认为是空的, 当函数运行时不会打出收益。 这可能是因为循环结束, 或者因为您不再满足“ if/ else ” 。

---

您的代码解释

发电机:

# Here you create the method of the node object that will return the generator
def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):

    # Here is the code that will be called each time you use the generator object:

    # If there is still a child of the node object on its left
    # AND if the distance is ok, return the next child
    if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
        yield self._leftchild

    # If there is still a child of the node object on its right
    # AND if the distance is ok, return the next child
    if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
        yield self._rightchild

    # If the function arrives here, the generator will be considered empty
    # there are no more than two values: the left and the right children

调用者 :

# Create an empty list and a list with the current object reference
result, candidates = list(), [self]

# Loop on candidates (they contain only one element at the beginning)
while candidates:

    # Get the last candidate and remove it from the list
    node = candidates.pop()

    # Get the distance between obj and the candidate
    distance = node._get_dist(obj)

    # If the distance is ok, then you can fill in the result
    if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
        result.extend(node._values)

    # Add the children of the candidate to the candidate's list
    # so the loop will keep running until it has looked
    # at all the children of the children of the children, etc. of the candidate
    candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))

return result

本代码包含几个智能部分 :

在列表中循环迭代, 但列表会随着循环迭代而扩展。 这是一个简单的方式来查看所有这些嵌套的数据, 即使它是一个有点危险的, 因为您可以以无限环结束。 在此情况下, 候选人 。 extendend( rode._ get_ child_ camedates( root, min_ dist, max_ distist)) 将耗尽所有生成器的值, 但同时继续创建新生成的生成对象, 这些对象将产生与先前的相异的值, 因为它不会被应用到同一个节点上 。 扩展 () 方法是一种列表对象方法, 期待一个可重复的列表对象方法, 并将其添加到列表中 。

通常,我们向它传递一份清单:

>>> a = [1, 2]
>>> b = [3, 4]
>>> a.extend(b)
>>> print(a)
[1, 2, 3, 4]

但在你的代码中,它有一个发电机, 这是很好的,因为:

你不需要两次阅读这些值。 你可能有很多孩子, 你不想把他们都保存在记忆中。

之所以有效,是因为 Python 并不在意一种方法的论据是否是一个列表。 Python 期望它能用字符串、列表、图普勒和生成器来操作。 这叫做鸭字打字, 也是Python之所以如此酷的原因之一。 但是这是另一个故事, 另一个问题...

您可以在这里停下来,或者读一下,看一个生成器的先进使用:

控制发电机耗竭

>>> class Bank(): # Let's create a bank, building ATMs
...    crisis = False
...    def create_atm(self):
...        while not self.crisis:
...            yield "$100"
>>> hsbc = Bank() # When everything's ok the ATM gives you as much as you want
>>> corner_street_atm = hsbc.create_atm()
>>> print(corner_street_atm.next())
$100
>>> print(corner_street_atm.next())
$100
>>> print([corner_street_atm.next() for cash in range(5)])
['$100', '$100', '$100', '$100', '$100']
>>> hsbc.crisis = True # Crisis is coming, no more money!
>>> print(corner_street_atm.next())
<type 'exceptions.StopIteration'>
>>> wall_street_atm = hsbc.create_atm() # It's even true for new ATMs
>>> print(wall_street_atm.next())
<type 'exceptions.StopIteration'>
>>> hsbc.crisis = False # The trouble is, even post-crisis the ATM remains empty
>>> print(corner_street_atm.next())
<type 'exceptions.StopIteration'>
>>> brand_new_atm = hsbc.create_atm() # Build a new one to get back in business
>>> for cash in brand_new_atm:
...    print cash
$100
$100
$100
$100
$100
$100
$100
$100
$100
...

注: Python 3, 使用打印( corner_street_atm._next___ ()) 或打印( ext( corner_ street_ atm) )

它可以对控制获取资源等各种事情有用。

义大便,你最好的朋友

Itertool 模块包含操作可替换文件的特殊功能 。 是否想要复制一个生成器? 连锁二生成器? 组值在单行的嵌套列表中? 地图/ Zip 不创建另一个列表 ?

然后就进口它的工具。

举个例子,让我们看看四匹马赛的到货订单

>>> horses = [1, 2, 3, 4]
>>> races = itertools.permutations(horses)
>>> print(races)
<itertools.permutations object at 0xb754f1dc>
>>> print(list(itertools.permutations(horses)))
[(1, 2, 3, 4),
 (1, 2, 4, 3),
 (1, 3, 2, 4),
 (1, 3, 4, 2),
 (1, 4, 2, 3),
 (1, 4, 3, 2),
 (2, 1, 3, 4),
 (2, 1, 4, 3),
 (2, 3, 1, 4),
 (2, 3, 4, 1),
 (2, 4, 1, 3),
 (2, 4, 3, 1),
 (3, 1, 2, 4),
 (3, 1, 4, 2),
 (3, 2, 1, 4),
 (3, 2, 4, 1),
 (3, 4, 1, 2),
 (3, 4, 2, 1),
 (4, 1, 2, 3),
 (4, 1, 3, 2),
 (4, 2, 1, 3),
 (4, 2, 3, 1),
 (4, 3, 1, 2),
 (4, 3, 2, 1)]

了解迭代的内部机制

迭代是一个过程, 意味着可迭代( 实施 _ etre_ () 方法) 和迭代( 实施 ext_ () 方法) 。 迭代是您可以从中获取迭代器的任何对象。 迭代器是允许您循环到可迭代的物体 。

本文中有更多关于环环如何运作的论述。

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。