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

对于那些更喜欢最低限度工作实例的人来说,考虑一下这次交互式的Python会议:

>>> def f():
...   yield 1
...   yield 2
...   yield 3
... 
>>> g = f()
>>> for i in g:
...   print(i)
... 
1
2
3
>>> for i in g:
...   print(i)
... 
>>> # Note that this time nothing was printed

简言之,yield语句将函数转换为生产特殊物体的工厂generator环绕您原始函数的正文。当generator被迭代,它执行您函数,直到到达下一个yield然后暂停执行执行,然后对传递到yield。在每次迭代上重复这个过程,直到执行路径退出函数。例如,

def simple_generator():
    yield 'one'
    yield 'two'
    yield 'three'

for i in simple_generator():
    print i

简单产出

one
two
three

电源来自使用循环计算序列的生成器, 生成器执行循环每次停止到“ ield ” 的下一个计算结果, 这样它就可以计算飞行上的列表, 好处是存储到特别大的计算中的内存

说你想创造你自己的range函数产生可循环的数字范围,可以这样做,

def myRangeNaive(i):
    n = 0
    range = []
    while n < i:
        range.append(n)
        n = n + 1
    return range

并像这样使用它;

for i in myRangeNaive(10):
    print i

但这效率低,因为

• 您创建了一个只使用一次的数组( 此废物内存)
• 这个代码实际上绕过那个阵列两次! ! : () ! () ! ()

幸好吉多和他的团队 慷慨地开发了发电机 这样我们就可以这么做了

def myRangeSmart(i):
    n = 0
    while n < i:
       yield n
       n = n + 1
    return

for i in myRangeSmart(10):
    print i

在每次迭代时,发电机上有一个功用,next()执行函数,直到它到达“当”语句,停止该语句和“当”语句,停止该语句和“当”值,或者到达函数的结尾。在此情况下,第一次调用时,next()执行到输出语句并产生“ n ” , 下次调用时, 它会执行递增语句, 跳回“ 同时” , 评估它, 如果真的, 它会停止并产生“ n ” , 它会继续这样下去, 直到条件返回错误, 发电机跳到函数结束 。

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到尾 编造了一张清单yield换成每块

这是我第一次"啊哈"节奏节奏

yield是 a 是糖糖说

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 :

成绩是单行:只有一次循环才能通过。当一个函数在其中产生产量时,我们把它称为发电机功能和一个振动器也就是它所返回的。这些术语是明亮的。我们失去了一个容器的方便,但获得了一系列的能量, 而这些能量是按需要计算, 并且任意地长。

成绩是懒惰,它会推迟计算计算。当你叫它时,它不会实际执行。返回函数返回振动器对象记得它留下的痕迹 每次你打电话next()转动器上(这发生在换行)行刑的几英寸向下一产地前进。return提高停止电流并结束序列( 这是循环的自然端 ) 。

成绩是多功能性。数据不必全部储存在一起,数据可以一次提供一次。数据可以是无限的。

>>> 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

需要时多个通行证系列剧不会太长,只是打个电话list()以下列方式:

>>> list(square_yield(4))
[0, 1, 4, 9]

最聪明的词选yield原因原因双两个意思应用 :

收益率生产或供应(如农业)

...在系列中提供下一个数据

收益率- 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,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。

想象一下, 你创造了一个非凡的机器, 能够每天生成成千上万个灯泡。 机器用一个独特的序列号的盒子生成这些灯泡。 您没有足够的空间同时存储所有这些灯泡, 所以您想要调整它来生成点燃灯泡 。

Python 生成器与这个概念没有什么不同。 想象一下, 您有一个函数叫做 Python 。barcode_generator以生成框中独有的序列号。 显然,您可以通过函数返回大量这样的条形码,但受硬件(RAM)的限制。 更明智和空间效率更高的选项是按需生成这些序列号。

机器代码 :

def barcode_generator():
    serial_number = 10000  # Initial barcode
    while True:
        yield serial_number
        serial_number += 1


barcode = barcode_generator()
while True:
    number_of_lightbulbs_to_generate = int(input("How many lightbulbs to generate? "))
    barcodes = [next(barcode) for _ in range(number_of_lightbulbs_to_generate)]
    print(barcodes)

    # function_to_create_the_next_batch_of_lightbulbs(barcodes)

    produce_more = input("Produce more? [Y/n]: ")
    if produce_more == "n":
        break

注注:next(barcode)位数。

如你所可以看到,我们有一个自成一体的“功能” 每次生成下一个独特的序列号。此函数返回发电机发电机正如你可以看到的,我们不是每次需要新序列号时都调用这个功能,而是在使用新序列号。next()给发电机提供下一个序列号。

低拉隔热器

更确切地说,这个发电机是懒惰的滚动器迭代器是一个能帮助我们穿越物体序列的物体。 它被称为懒惰因为它在需要之前不会在内存中装入序列的全部项目。next在上一个示例中,直 直 直从迭代器获取下一个项目。内含循环方式正在使用 :

for barcode in barcode_generator():
    print(barcode)

这将无穷尽地打印条形码, 但你不会失去内存 。

换句话说,发电机看起来像a 函数但行为举止如迭代器。

现实世界应用?

最后, 真实世界应用程序 。 当您在大序列中工作时, 它们通常有用 。 想象一下读取巨大从含有数十亿记录的磁盘文件中取出文件。 在您能够处理其内容之前, 在内存中读取整个文件, 可能会不可行( 也就是说, 您会用完内存 ) 。