何为使用yieldPython 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.
简单解答
函数至少包含一个时yield语句,函数自动成为发电机功能。当您调用发电机功能时, python 在发电机功能中执行代码,直到yield发生声明。yield当您再次调用发电机功能时, python 继续从冻结位置执行发电机功能中的代码,直到yield发电机函数执行代码直到发电机功能用完时没有yield语句。
基准基准基准基准基准基准基准
创建列表并返回它 :
def my_range(n):
my_list = []
i = 0
while i < n:
my_list.append(i)
i += 1
return my_list
@profile
def function():
my_sum = 0
my_values = my_range(1000000)
for my_value in my_values:
my_sum += my_value
function()
结果有:
Total time: 1.07901 s
Timer unit: 1e-06 s
Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents
==============================================================
9 @profile
10 def function():
11 1 1.1 1.1 0.0 my_sum = 0
12 1 494875.0 494875.0 45.9 my_values = my_range(1000000)
13 1000001 262842.1 0.3 24.4 for my_value in my_values:
14 1000000 321289.8 0.3 29.8 my_sum += my_value
Line # Mem usage Increment Occurences Line Contents
============================================================
9 40.168 MiB 40.168 MiB 1 @profile
10 def function():
11 40.168 MiB 0.000 MiB 1 my_sum = 0
12 78.914 MiB 38.746 MiB 1 my_values = my_range(1000000)
13 78.941 MiB 0.012 MiB 1000001 for my_value in my_values:
14 78.941 MiB 0.016 MiB 1000000 my_sum += my_value
在飞行上生成值 :
def my_range(n):
i = 0
while i < n:
yield i
i += 1
@profile
def function():
my_sum = 0
for my_value in my_range(1000000):
my_sum += my_value
function()
结果有:
Total time: 1.24841 s
Timer unit: 1e-06 s
Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents
==============================================================
7 @profile
8 def function():
9 1 1.1 1.1 0.0 my_sum = 0
10
11 1000001 895617.3 0.9 71.7 for my_value in my_range(1000000):
12 1000000 352793.7 0.4 28.3 my_sum += my_value
Line # Mem usage Increment Occurences Line Contents
============================================================
7 40.168 MiB 40.168 MiB 1 @profile
8 def function():
9 40.168 MiB 0.000 MiB 1 my_sum = 0
10
11 40.203 MiB 0.016 MiB 1000001 for my_value in my_range(1000000):
12 40.203 MiB 0.020 MiB 1000000 my_sum += my_value
摘要摘要摘要
生成器函数需要稍多一点时间来执行, 而不是返回列表但少用内存的函数 。
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 。
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。
yield就像有人要你做5个蛋糕。如果你做了至少一个蛋糕, 你可以在做其他蛋糕的时候给他们吃。
In [4]: def make_cake(numbers):
...: for i in range(numbers):
...: yield 'Cake {}'.format(i)
...:
In [5]: factory = make_cake(5)
给factory称为“发电机”的发电机,它使你们做蛋糕。如果你们打电话,make_function,而不是运行此函数。这是因为当yield关键字在函数中,它成为生成器。
In [7]: next(factory)
Out[7]: 'Cake 0'
In [8]: next(factory)
Out[8]: 'Cake 1'
In [9]: next(factory)
Out[9]: 'Cake 2'
In [10]: next(factory)
Out[10]: 'Cake 3'
In [11]: next(factory)
Out[11]: 'Cake 4'
他们消耗了所有的蛋糕, 但他们又要求一个。
In [12]: next(factory)
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration Traceback (most recent call last)
<ipython-input-12-0f5c45da9774> in <module>
----> 1 next(factory)
StopIteration:
有人命令他们不要多问一些问题。一旦你消耗了一台发电机,你就用完它了。你应当打电话,make_cake如果你想要更多蛋糕,就再来一次。这就像给蛋糕再订一份蛋糕一样。
In [13]: factory = make_cake(3)
In [14]: for cake in factory:
...: print(cake)
...:
Cake 0
Cake 1
Cake 2
您也可以使用上面的生成器来循环。
举个例子:假设你每次问密码时都想要随机密码。
In [22]: import random
In [23]: import string
In [24]: def random_password_generator():
...: while True:
...: yield ''.join([random.choice(string.ascii_letters) for _ in range(8)])
...:
In [25]: rpg = random_password_generator()
In [26]: for i in range(3):
...: print(next(rpg))
...:
FXpUBhhH
DdUDHoHn
dvtebEqG
In [27]: next(rpg)
Out[27]: 'mJbYRMNo'
给rpg是一个生成器, 它可以生成无限数量的随机密码。 所以我们也可以说, 当我们不知道序列的长度时, 生成器是有用的, 而不是列表中含有数量有限的元素 。
