以下是一些Python的例子, 说明如何实际安装发电机, 仿佛Python没有提供同声糖:

作为Python发电机:

from itertools import islice

def fib_gen():
    a, b = 1, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b

assert [1, 1, 2, 3, 5] == list(islice(fib_gen(), 5))

使用地法关闭代替发电机

def ftake(fnext, last):
    return [fnext() for _ in xrange(last)]

def fib_gen2():
    #funky scope due to python2.x workaround
    #for python 3.x use nonlocal
    def _():
        _.a, _.b = _.b, _.a + _.b
        return _.a
    _.a, _.b = 0, 1
    return _

assert [1,1,2,3,5] == ftake(fib_gen2(), 5)

使用关闭物体代替发电机(因为封闭和对象等等同)

class fib_gen3:
    def __init__(self):
        self.a, self.b = 1, 1

    def __call__(self):
        r = self.a
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
        return r

assert [1,1,2,3,5] == ftake(fib_gen3(), 5)

缩略yield关键字缩写为两个简单的事实:

1. 如果汇编者检测到yield关键字任何地方函数内部的函数,该函数不再通过return语句。取代, 它, 它立即立即返回返回 a“等待列表”对象调用发电机
2. 发电机是易用的,什么是易 易 易 性它的任何东西 像一个list或set或range或 dict-view, 带有按一定顺序视察每个要素的内建程序规程.

概括地说:最常见的情况是,a 发电机是一个懒惰、递增的待用清单。, 和yield语句允许您使用函数符号来编程列表值发电机应该逐渐吐出来此外,先进用途使你能够使用发电机作为共同路线(见下文)。

generator = myYieldingFunction(...)  # basically a list (but lazy)
x = list(generator)  # evaluate every element into a list

   generator
       v
[x[0], ..., ???]

         generator
             v
[x[0], x[1], ..., ???]

               generator
                   v
[x[0], x[1], x[2], ..., ???]

                       StopIteration exception
[x[0], x[1], x[2]]     done

基本上,当yield语句被遇到,函数暂停并保存状态,然后根据 python 传动协议发布“ 列表中下一个返回值” 。next()并捕获aStopIteration您可能遇到过发电机,例如:发电机表达式; 发电机功能更强大,因为您可以将参数反馈到暂停的发电机功能中,用它们来实施共同路线。稍后更多。

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基本示例(“清单”)

让我们定义一个函数makeRange和皮松的一模一样range调用makeRange(n)将一个天才:

def makeRange(n):
    # return 0,1,2,...,n-1
    i = 0
    while i < n:
        yield i
        i += 1

>>> makeRange(5)
<generator object makeRange at 0x19e4aa0>

要迫使发电机立即返回其待处理值, 您可以将它传送到list()(就像你可以 任何可重复的):

>>> list(makeRange(5))
[0, 1, 2, 3, 4]

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比较“仅返回列表”的示例

上述例子可视为仅仅是创建一份清单,并附在后面并返回:

# return a list                  #  # return a generator
def makeRange(n):                #  def makeRange(n):
    """return [0,1,2,...,n-1]""" #      """return 0,1,2,...,n-1"""
    TO_RETURN = []               # 
    i = 0                        #      i = 0
    while i < n:                 #      while i < n:
        TO_RETURN += [i]         #          yield i
        i += 1                   #          i += 1
    return TO_RETURN             # 

>>> makeRange(5)
[0, 1, 2, 3, 4]

不过,有一个重大差别;见最后一节。

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您如何使用发电机

所有发电机都是易变的, 所以它们经常被这样使用:

#                  < ITERABLE >
>>> [x+10 for x in makeRange(5)]
[10, 11, 12, 13, 14]

为了对发电机有更好的感觉,你可以和发电机一起玩itertools模块 (必须使用)chain.from_iterable而不是chain例如,你甚至可能使用发电机来实施无穷无尽的懒惰清单,例如:itertools.count()您可以执行您自己的def enumerate(iterable): zip(count(), iterable),或者与yield时段循环中的关键字 。

请注意:发电机实际上可以用于更多的其他物品,例如:实施共同方案或非确定性编程或其他优雅的东西。 然而, 我在此展示的“ 懒惰列表” 观点是您最常用的 。

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幕后幕后

这就是“ Python 迭代协议” 是如何工作的。 也就是说, 当您在list(makeRange(5))。这就是我刚才所说的“懒惰、递增清单”。

>>> x=iter(range(5))
>>> next(x)  # calls x.__next__(); x.next() is deprecated
0
>>> next(x)
1
>>> next(x)
2
>>> next(x)
3
>>> next(x)
4
>>> next(x)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

内置函数next()只需调用物体.__next__()函数,该函数是“终止协议”的一部分,并在所有迭代器中查找。您可以手动使用next()函数( 以及迭代协议的其他部分) 来实施花哨, 通常以降低可读性为代价, 所以尽量避免这样做...

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锥体

锥体例如:

def interactiveProcedure():
    userResponse = yield makeQuestionWebpage()
    print('user response:', userResponse)
    yield 'success'

coroutine = interactiveProcedure()
webFormData = next(coroutine)  # same as .send(None)
userResponse = serveWebForm(webFormData)

# ...at some point later on web form submit...

successStatus = coroutine.send(userResponse)

共同常规(通常通过下列途径接受输入的发电机)yielde.g.nextInput = yield nextOutput,作为双向通信的一种形式)基本上是一种计算方法,它允许暂停自己并请求输入(例如,它下一步应该做什么)。当共程本身暂停时(当运行中的共程最终击中yield键,计算被暂停,控制被倒回“调用”功能(要求next暂停的生成器/ coutine 仍然暂停, 直到另一个引用函数( 可能是一个不同的函数/ 变量) 要求下一个值来取消它( 通常通过输入数据将暂停的逻辑内含引导到 coroutine 代码 ) 。

您可以将皮延共程视为懒惰的递增待决列表, 下一个元素不仅取决于先前的计算, 而且还取决于输入, 您可以选择在生成过程中注射 。

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贫提亚e

通常,大多数人不会关心以下的区别,可能想在这里停止阅读。

在Python-speak语中,易 易 易 性中“理解“循环”概念的任意对象,如列表[1,2,3],和一个振动器是请求循环( 类似) 的具体实例[1,2,3].__iter__()A. A. A.发电机发电机与任何迭代器完全相同,但文字写法除外(用函数语法)。

当您从列表中请求一个迭代器时, 它会创建一个新的迭代器。 但是, 当您从一个迭代器中请求一个迭代器( 您很少会这样做 ) 时, 它只会给您一个副本 。

因此,在不可能的情况下,你没有 做这样的事情...

> x = myRange(5)
> list(x)
[0, 1, 2, 3, 4]
> list(x)
[]

...然后记住发电机是振动器;即,这是一次性使用。如果您想要重新使用它,您应该拨打myRange(...)如果您需要两次使用结果,将结果转换为列表并将其存储在变量中x = list(myRange(5))。那些绝对需要克隆生成器的人(例如,正在做可怕的黑化元方案化的人)可以使用itertools.tee (Python 3仍然在工作(如果绝对必要,自Python PEP 标准提案推迟审议。

下面是浅白语言的例子。我将提供高层次人类概念与低层次Python概念之间的对应关系。

我想用数字序列操作, 但我不想用这个序列的创建来烦恼我自己, 我只想专注于我想做的操作。 因此, 我做以下工作:

• 我打电话给你,告诉你,我想要一个数字序列 以特定的方式计算, 我让你知道算法是什么。
  此步骤对应于def内插入发电机函数,即包含yield.
• 稍后,我告诉你, "好了,准备好告诉我数字的顺序"。
  此步骤对应于调用发电机函数, 以返回发电机对象 。注意不要告诉我任何数字 你只要拿起你的纸和铅笔
• 我问你,"告诉我下一个号码",然后你告诉我第一个号码, 在那之后,你等我问你下一个号码。你的工作是记住你在哪里,你已经说过什么号码,下一个号码是什么。 我不在乎细节。
  此步骤对应于调用next(generator)在发电机的物体上。
  (在Python 2,.next是产生器物体的一种方法;在Python 3中,它被命名为.__next__,但正确的称呼方式是使用内置next()函数类似len()和.__len__)
• ...重复前一步,直到...
• 最终,你可能会走到尽头。你不会告诉我一个数字;你只会喊叫,“抓住你的马!我受够了!不再有数字了!”
  此步骤对应于生成器对象结束工作, 并提升StopIteration例外。
  生成器函数不需要提出例外。 当函数结束或发布时自动生成 。return.

这就是发电机(包含yield;它开始执行第一个next()时暂停yield,当要求next()它从最后一点继续值 。 它的设计完全符合 Python 的迭代协议, 它描述了如何按顺序请求值 。

循环程序最著名的用户是for在 Python 中命令。 所以, 当您做 :

for item in sequence:

这不重要,如果sequence是列表、字符串、字典或生成器对象对象如上文所述;结果相同:您逐个阅读顺序中的项目。

请注意def函数内含有yield关键字不是创建生成器的唯一方法; 它只是创建生成器的最简单的方法 。

将 " 更准确的信息 " 改为 " 更准确的信息 "迭代器类型、、 和收益单报表和发电机发电机在 Python 文档中。

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”

1. 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。

2. 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.

3. 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

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 ) 。

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))