缩略yieldKeyword 简单收集返回结果。yield类似return +=

什么是yieldPython的关键字是用吗?

答复大纲/摘要

• 函数函数函数函数yield当呼唤,返回返回 a发电机发电机.
• 发电机是迭代器,因为它们实施动态自动交换协议这样你就可以绕过他们了
• 发电机也可以已发送信息使它在概念上成为共礼管.
• 在Python 3,你可以代表代表从一个发电机到另一个发电机,双向yield from.
• (附录对几个答案,包括前一个答案,并讨论使用return在发电机中。 )

发电机:

yield只是在功能定义中的法律内涵,而且列入《公约》yield在函数定义中,函数定义使其返回生成器。

发电机的构想来自其他语文(见脚注1),其实施方式各有不同。冻结当发电机被调用(方法将在下文讨论)时,恢复执行,然后冻结在下一个产地。

yield简易的给养,执行循环协议由以下两种方法界定:__iter__和__next__。这两种方法都使对象成为可键入检查对象的迭代器。Iterator基础摘要类collections模块。

def func():
    yield 'I am'
    yield 'a generator!'

让我们进行一些反省:

>>> type(func)                 # A function with yield is still a function
<type 'function'>
>>> gen = func()
>>> type(gen)                  # but it returns a generator
<type 'generator'>
>>> hasattr(gen, '__iter__')   # that's an iterable
True
>>> hasattr(gen, '__next__')   # and with .__next__
True                           # implements the iterator protocol.

生成器类型是一个子迭代器类型 :

from types import GeneratorType
from collections.abc import Iterator

>>> issubclass(GeneratorType, Iterator)
True

如有必要,我们可以这样打字检查:

>>> isinstance(gen, GeneratorType)
True
>>> isinstance(gen, Iterator)
True

A. 单Iterator 即已用尽,您不能重新使用或重置它:

>>> list(gen)
['I am', 'a generator!']
>>> list(gen)
[]

如果你想再次使用其功能,你必须再做一次(见脚注2):

>>> list(func())
['I am', 'a generator!']

可以按方案生成数据,例如:

def func(an_iterable):
    for item in an_iterable:
        yield item

上述简单生成器也相当于以下生成器 -- -- 从Python 3.3来看,您可以使用yield from:

def func(an_iterable):
    yield from an_iterable

不过,yield from还允许向次级发电机授权,将在下一节 " 与子大麻合作的代表团 " 中加以解释。

计票:

yield窗体中的表达式,该表达式允许将数据发送到生成器(见脚注3)

举一个例子,请注意received变量,该变量将指向发送到生成方的数据:

def bank_account(deposited, interest_rate):
    while True:
        calculated_interest = interest_rate * deposited 
        received = yield calculated_interest
        if received:
            deposited += received


>>> my_account = bank_account(1000, .05)

首先,我们必须排队 发电机与内建功能,next。next或__next__方法, 取决于您使用的 Python 版本 :

>>> first_year_interest = next(my_account)
>>> first_year_interest
50.0

现在我们可以把数据传送到发电机里了发送中发送None与调用相同next.) :

>>> next_year_interest = my_account.send(first_year_interest + 1000)
>>> next_year_interest
102.5

合作代表团yield from

现在,回顾yield fromPython 3 提供。 这让我们可以将 共同路线 委托给子coustine :

def money_manager(expected_rate):
    # must receive deposited value from .send():
    under_management = yield                   # yield None to start.
    while True:
        try:
            additional_investment = yield expected_rate * under_management 
            if additional_investment:
                under_management += additional_investment
        except GeneratorExit:
            '''TODO: write function to send unclaimed funds to state'''
            raise
        finally:
            '''TODO: write function to mail tax info to client'''
        

def investment_account(deposited, manager):
    '''very simple model of an investment account that delegates to a manager'''
    # must queue up manager:
    next(manager)      # <- same as manager.send(None)
    # This is where we send the initial deposit to the manager:
    manager.send(deposited)
    try:
        yield from manager
    except GeneratorExit:
        return manager.close()  # delegate?

现在我们可以将功能委托给一个子生成器 并且它可以被一个发电机使用 就像上面那样:

my_manager = money_manager(.06)
my_account = investment_account(1000, my_manager)
first_year_return = next(my_account) # -> 60.0

现在模拟在账户中再增加1000, 加上账户的回报( 60.0 ) :

next_year_return = my_account.send(first_year_return + 1000)
next_year_return # 123.6

您可以阅读更多关于yield from内PEP380号

其他方法:关闭和投掷

缩略close方法生成GeneratorExit功能执行被冻结时, 这也会被调用 。__del__以便您可以设置任何清理代码, 用于处理GeneratorExit:

my_account.close()

您也可以丢弃一个例外,该例外可在生成器中处理,或向用户传播:

import sys
try:
    raise ValueError
except:
    my_manager.throw(*sys.exc_info())

提高:

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 4, in <module>
  File "<stdin>", line 6, in money_manager
  File "<stdin>", line 2, in <module>
ValueError

结论 结论 结论 结论 结论

我认为,我已处理了下列问题的所有方面:

什么是yieldPython的关键字是用吗?

事实证明yield我肯定我可以为此再增加更详尽的例子。如果你们想要更多或有建设性的批评,请在下面评论,让我知道。

---

附录:

顶级/接受的答复的优先程度**

• 它被混淆了 是什么制造了易 易 易 性,仅以列表作为示例。见以上我的引用,但摘要:a易 易 易 性具有 a 的__iter__返回方法返回振动器。 A. A.振动器额外提供a.__next__方法,该方法隐含地称为:for循环直到它升起StopIteration,一旦它升起StopIteration它将继续这样做。
• 然后,它用发电机表达式来描述发电机是什么。 因为发电机表达式只是创建一个振动器,它只是混淆了事情, 而我们仍然还没有达到yield部分。
• 内控制发电机耗竭他呼唤.next方法(仅在Python 2 中有效),当他应该使用内设函数时,next调用next(obj)这是一种适当的间接分解层,因为他的代码在Python 3号行不通。
• 这跟什么无关yield完全没有。
• 不讨论采用哪些方法yield与新功能一起提供yield fromPython 3 号的Python 3。

上方/接受的回答是一个非常不完整的回答。

答复的精度答复建议yield中显示或理解生成方的表达或理解。

语法目前允许列表理解中的任何表达式 。

expr_stmt: testlist_star_expr (annassign | augassign (yield_expr|testlist) |
                     ('=' (yield_expr|testlist_star_expr))*)
...
yield_expr: 'yield' [yield_arg]
yield_arg: 'from' test | testlist

由于产量是一种表达方式,有些人认为在理解或生成方表达方式中使用产量是令人感兴趣的,尽管没有提出特别好的使用方式。

CPython 核心开发者是讨论其津贴的折旧问题从邮件列表中找到一个相关的邮件 :

2017年1月30日19:05时,

2017年1月29日17:39Craig Rodrigues写道:

我不管用哪一种方法都行,把事情和在Python 3的一样丢在一边是不好的,IMHO。

我的投票是 语法错误,因为你没有得到 你期望的语法。

我同意这对我们来说是个明智的地方 因为任何依靠当前行为的守则 都太聪明了 无法维持下去

就到达那里而言,我们很可能想要:

• 3.7年的语法警告或折旧警告
• 2.7.x.x.中的Py3k警告
• 3.8 中的语法rror

干杯,尼克。

- Nick Coghlan ncoghlan at gmail.com Brisbane, 澳大利亚布里斯班

此外,还有未决问题(10544)这一点似乎指着着《公约》和《公约》从未是一个好主意(PyPy, PyPython 的 Python 执行书写在 Python 上, 已经在提高语法警告 。 )

直至CPython的开发商告诉我们:别放yield中显示或理解生成方的表达或理解。

缩略return生成器中的语句

内Python 3:

在发电机功能中,return声明中表示发电机已经完成,并将导致StopIteration返回的值(如果有的话)用作构建的论据。StopIteration成为StopIteration.value属性。

_{历史记录,Python 2: "在发电机功能中,return不允许包含语句expression_list在这种背景下,光return表示发电机完成并导致StopIteration将升起。expression_list基本上是用逗号分隔的任意数表达式 - 基本上是在 Python 2 中, 您可以用return,但你不能返回一个值。}

脚注脚注

1. _{在向Python引入发电机概念的提案中,提到了CLU、Sather和“图标”等语言。 通常的想法是,功能可以维持内部状态,并产生用户需要的中间数据点。 这保证了这一功能能够维持内部状态,并产生中间数据点。业绩优于其他方法,包括Python线在某些系统上甚至都找不到}

2. _{这意味着,例如,range对象不是物体Iteratori 尽管它们是可循环的, 因为它们可以被再利用。就像列表一样,它们__iter__方法返回迭代对象。}

3. _{yield最初作为声明被引入,意思是它只能出现在代码块的线条开头。yield创建收益表达式 。https://docs.python.org/2/reference/simple_stmts.html#grammar-token-yield_stmt这一变化是:拟议拟议拟议数允许用户像收到数据一样将数据发送到生成器中。 要发送数据, 就必须能够将数据指定给某些东西, 因此, 声明是行不通的 。}

又一个TRL;DR

列表中的迭代器: next()返回列表的下一个元素

热机发电机: next()将计算苍蝇上的下一个元素( 执行代码)

您可以看到生成/生成器作为手动运行控制流量从外部( 如继续循环一步骤) 调用next无论流量如何复杂。

Note发电机是不无一个普通函数。它会像本地变量( stack) 一样记得以前的状态( stack) 。请参看其他答案或文章以详细解释。生成器只能是曾经变热过一次. 你可以没有yield,但它不会是那么好, 所以它可以被认为是“非常好”的语言糖。

简单简单简单yield计算 fibonacci 序列的基础方法,解释如下:

def fib(limit=50):
    a, b = 0, 1
    for i in range(limit):
       yield b
       a, b = b, a+b

当你把这个输入你的REPL,然后尝试把它称为, 你会得到一个神秘的结果:

>>> fib()
<generator object fib at 0x7fa38394e3b8>

这是因为:yield发送到 Python 的信号, 您想要创建发电机发电机,即,一个根据需求产生价值的物体。

那么,您如何生成这些值? 可以通过使用内置函数直接实现next,或间接地,通过将其喂养到消耗价值的建筑上。

使用内置next()函数,直接引用.next/__next__迫使发电机产生一个价值:

>>> g = fib()
>>> next(g)
1
>>> next(g)
1
>>> next(g)
2
>>> next(g)
3
>>> next(g)
5

间接提供fib至 afor环环, alist初始初始化器, atuple初始化器, 或其他任何期望生成/ 产生值的对象, 您会“ 组装” 生成器, 直到它无法生成更多值( 并返回 ) :

results = []
for i in fib(30):       # consumes fib
    results.append(i) 
# can also be accomplished with
results = list(fib(30)) # consumes fib

同样,tuple初始化器 :

>>> tuple(fib(5))       # consumes fib
(1, 1, 2, 3, 5)

生成器与功能不同, 因为它很懒。 它通过保持本地状态, 并允许您在需要的时候恢复运行来达到这个目的 。

当你们第一次祈祷的时候,fib称其为:

f = fib()

Python 编译函数,遇到yieldkeyword and simply return a generate objects back at you. 似乎没有什么帮助。

当您要求它生成第一个值时,它直接或间接地执行它发现的所有语句,直到它遇到一个yield,然后,它产生回 价值,你提供yield并暂停。 举例来证明这一点, 让我们使用一些print电话(取代电话)print "text"如果Python 2 上写着:

def yielder(value):
    """ This is an infinite generator. Only use next on it """ 
    while 1:
        print("I'm going to generate the value for you")
        print("Then I'll pause for a while")
        yield value
        print("Let's go through it again.")

现在,输入REPL:

>>> gen = yielder("Hello, yield!")

您现在有一个生成对象, 正在等待命令来生成值。 使用next并查看打印的内容 :

>>> next(gen) # runs until it finds a yield
I'm going to generate the value for you
Then I'll pause for a while
'Hello, yield!'

未引用的结果是打印的内容。引用的结果是返回的内容yield调来next现在再次:

>>> next(gen) # continues from yield and runs again
Let's go through it again.
I'm going to generate the value for you
Then I'll pause for a while
'Hello, yield!'

发电机记得它被停停在yield value从那里打印下一条消息并搜索yield暂停该语句时(由于while(循环))

还有一个yield用途和含义(自 Python 3.3 以来):

yield from <expr>

发自PEP 380-从属子生成器的语法:

提议对发电机使用语法,将部分操作权下放给另一个发电机,这样可以将含有“当量”的代码部分计入到另一个发电机中。此外,允许次发电机返回一个值,并将价值提供给授权发电机。

新的语法也为当一个发电机再生一个发电机产生的另一个发电机价值时实现最佳化开辟了一些机会。

此外,这笔将引入(自Python 3. 5) :

async def new_coroutine(data):
   ...
   await blocking_action()

避免与常规发电机混淆(今天)yield两者都使用)。

从方案拟订的角度来看,迭代器是按下列方式执行的:Tunks 缩图.

实施迭代机、发电机和用于同时执行的线性集合,等等,作为杜丘,一种用途发送到关闭对象的信件它有一个调度员, 和给“ 消息” 的发件人解答.

"下一个"是发送到结束处的电文,该电文由“创建者”创建。亚列"打电话。

执行此计算有很多方法。 我使用突变, 但可以通过返回当前值和下一个生成者( 生成者) 返回当前值和下一个生成者( 生成者) 来进行这种不突变的计算( 生成者)优惠透明Racket使用一些中间语言对初始方案进行一系列转换,其中之一是进行这种改写,使产量经营者与较简单的经营者以某种语言进行转换。

这是如何重写产量的演示, 它使用 R6RS 的结构, 但语义与 Python 的相同 。 这是相同的计算模式, 只需要修改语法, 才能使用 Python 的 产量重写 。

Welcome to Racket v6.5.0.3.

-> (define gen
     (lambda (l)
       (define yield
         (lambda ()
           (if (null? l)
               'END
               (let ((v (car l)))
                 (set! l (cdr l))
                 v))))
       (lambda(m)
         (case m
           ('yield (yield))
           ('init  (lambda (data)
                     (set! l data)
                     'OK))))))
-> (define stream (gen '(1 2 3)))
-> (stream 'yield)
1
-> (stream 'yield)
2
-> (stream 'yield)
3
-> (stream 'yield)
'END
-> ((stream 'init) '(a b))
'OK
-> (stream 'yield)
'a
-> (stream 'yield)
'b
-> (stream 'yield)
'END
-> (stream 'yield)
'END
->