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。
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 。
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。
也可以将数据发送回生成器!
事实上,正如这里许多答案所解释的那样,利用产量产生一个发电机。
您可以使用产出关键字将数据发送回“实时”生成器。
示例:
假设我们有一种方法可以从英语翻译成其他语言。 在开始的时候, 它会做一些很重的事情, 应该做一次。 我们希望这个方法可以永远运行( 不知道为什么..... . :) , 并且收到要翻译的单词 。
def translator():
# load all the words in English language and the translation to 'other lang'
my_words_dict = {'hello': 'hello in other language', 'dog': 'dog in other language'}
while True:
word = (yield)
yield my_words_dict.get(word, 'Unknown word...')
运行中 :
my_words_translator = translator()
next(my_words_translator)
print(my_words_translator.send('dog'))
next(my_words_translator)
print(my_words_translator.send('cat'))
将打印 :
dog in other language
Unknown word...
概括如下:
使用发件人内部发送方法将数据发送回发件人。要允许,使用 a (ield) 。
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 。
许多人使用回报而不是生产,但在某些情况下,收益可以更有效和更便于工作。
这里的例子绝对是收成最佳的:
返回( 在函数)
import random
def return_dates():
dates = [] # With 'return' you need to create a list then return it
for i in range(5):
date = random.choice(["1st", "2nd", "3rd", "4th", "5th", "6th", "7th", "8th", "9th", "10th"])
dates.append(date)
return dates
产出(在函数)
def yield_dates():
for i in range(5):
date = random.choice(["1st", "2nd", "3rd", "4th", "5th", "6th", "7th", "8th", "9th", "10th"])
yield date # 'yield' makes a generator automatically which works
# in a similar way. This is much more efficient.
呼叫功能
dates_list = return_dates()
print(dates_list)
for i in dates_list:
print(i)
dates_generator = yield_dates()
print(dates_generator)
for i in dates_generator:
print(i)
两种函数都做同样的事情, 但产量使用三行而不是五行, 并且有一个更少的变量要担心。
这是代码的结果:
调
您可以看到两个函数都做相同的事情。 唯一的区别是 返回_ dates () 给出了列表, 而 收益_ dates () 给出了生成器 。
真实生活中的范例就是 逐行读取文件行 或者你只是想制造一个发电机
