何为使用yield
Python 中的关键字?
比如说,我在试着理解这个代码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_candidates
是否调用 ? 列表是否返回 ? 单元素 ? 是否又调用 ? 以后的呼叫何时停止 ?
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。模块 m 空间.
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,使用yield
创建 a 创建generator
.
您可以使用yield
关键字到将数据发送回“ 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send
生成器内的方法将数据发送回生成器。如果允许, a(yield)
使用。
收益率与返回相似。区别是:
收益率使函数可适用(在下个示例中)primes(n = 1)
函数成为可使用性) 。
它的基本意思是 函数下次被调用时, 它将继续从它离开的地方( 位于yield expression
).
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isprime(n)
这是真的, 它会返回质号。 在下次迭代中, 它会从下一行继续
n += 1
所有的答案都是伟大的, 但对于新人来说有点困难。
我猜你已经学会了return
语句。
作为类比,return
和yield
双胞胎。return
意指“返回和停止”,而“真正”意指“返回,但继续”
- 尝试获得 num_ list 列表
return
.
def num_list(n):
for i in range(n):
return i
运行它:
In [5]: num_list(3)
Out[5]: 0
你看,你只得到一个数字 而不是他们的名单。return
永远不允许你快乐地胜利, 仅仅一次执行,然后退出。
- 来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来
yield
替换return
与yield
:
In [10]: def num_list(n):
...: for i in range(n):
...: yield i
...:
In [11]: num_list(3)
Out[11]: <generator object num_list at 0x10327c990>
In [12]: list(num_list(3))
Out[12]: [0, 1, 2]
现在,你赢得了所有的数字。
与return
运行一次,停止一次,yield
计划运行时间。您可以解释return
计为return one of them
, 和yield
计为return all of them
。这被称为iterable
.
- 再来一步,我们可以改写
yield
声明的语中return
In [15]: def num_list(n):
...: result = []
...: for i in range(n):
...: result.append(i)
...: return result
In [16]: num_list(3)
Out[16]: [0, 1, 2]
这是核心yield
.
列表之间的差别return
输出和对象yield
输出为 :
您将总是从列表对象中获取 [0, 1, 2] 列表对象, 但只能从“ 对象” 中获取它们yield
输出一次。 所以, 它有一个新名称generator
对象显示于Out[11]: <generator object num_list at 0x10327c990>
.
最后,作为格罗克语的比喻:
return
和yield
双胞胎
list
和generator
双胞胎
python 的输出与返回语句类似,但有些差异除外。如果要从函数返回多个值,返回语句将把所有值都作为列表返回,并将其存储在调用符块的内存中。但如果我们不想使用额外的内存,会怎样?相反,我们需要在需要时从函数中获取该值。这是产出的来源。考虑以下函数:
def fun():
yield 1
yield 2
yield 3
打电话的人是:
def caller():
print ('First value printing')
print (fun())
print ('Second value printing')
print (fun())
print ('Third value printing')
print (fun())
上述代码段(调用函数),如果调用,产出:-
First value printing
1
Second value printing
2
Third value printing
3
从上文可以看出, 产出返回其调用器的值, 但当函数再次调用时, 它不会从第一个语句开始, 而是从产出后右侧的语句开始。 在上述示例中, “ 第一值打印” 打印, 函数被调用。 1 被回传并打印。 然后, 打印“ 第二值打印” , 并再次调用有趣 () 。 它不打印 1 (第一个语句) , 而是返回 2 , 也就是说, 仅从产出 1 之后的语句 。 同样的程序会进一步重复 。
这样想吧:
a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a.next()
方法。因此,一个产出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
更深入了解幕后发生的事for
循环可以重写到此 :
iterator = some_func()
try:
while 1:
print iterator.next()
except StopIteration:
pass
这更有意义还是更让人困惑?
我应当指出,这一点是a 为说明目的过于简化。 )
yield
简直就像return
区别在于,下次你打电话给发电机时,从最后一次呼叫开始执行。yield
与返回不同的语句,当生成时, 堆叠框架不会被清理, 但是控件会被转回调用方, 所以下次调用函数时, 它的状态将会恢复 。
对于您的代码,函数get_child_candidates
动作就像一个循环器,这样当您扩展列表时,它会一次向新列表添加一个元素。
list.extend
在你公布的代码样本中, 只需将图普还给列表, 并附加到列表中, 就会更加清晰 。