一个容易理解它是什么的简单例子:yield

def f123():
    for _ in range(4):
        yield 1
        yield 2


for i in f123():
    print (i)

产出是:

1 2 1 2 1 2 1 2

就像每个答案都暗示的那样yield用于创建序列生成器。 它用于动态生成某些序列。 例如, 在网络上逐行读取文件行时, 您可以使用yield函数如下:

def getNextLines():
   while con.isOpen():
       yield con.read()

您可在您的代码中使用以下代码:

for line in getNextLines():
    doSomeThing(line)

执行控制控制

执行控制将从下拉林( GetNextLines) 转到for当输出被执行时循环。 因此, 每次引用 NextLines () 时, 执行从上次暂停的点开始 。

因此,简言之,一个函数具有以下代码

def simpleYield():
    yield "first time"
    yield "second time"
    yield "third time"
    yield "Now some useful value {}".format(12)

for i in simpleYield():
    print i

将打印

"first time"
"second time"
"third time"
"Now some useful value 12"

要理解发电机的产量功能,人们必须理解发电机是什么。 此外,在理解发电机之前,你必须理解易可动的。可操作性:对于创建列表,您自然需要能够逐项阅读每个元素。逐项阅读其项目的过程称为迭代:

>>> mylist = [1, 2, 3]
>>> for i in mylist:
...    print(i)
1
2
3 

My list 是可替换的。 当您使用列表理解值时, 您会创建一个列表, 因此该列表是可替换的 :

>>> mylist = [x*x for x in range(3)]
>>> for i in mylist:
...    print(i)
0
1
4 

所有可用于... 的数据结构都是可循环的; 列表、 字符串、 文件...

这些惯用方法很方便,因为您可以随意阅读,但您可以将所有值存储在记忆中,当您有许多值时,这些值并不总是可取的。 生成器: 生成器 A 也是一种迭代器, 一种特殊的迭代器, 只能迭代一次。 生成器不会将所有值存储在记忆中, 而是在苍蝇上生成值 :

发电机:发电机、发电机、发电机发电,但不储存能源;)

>>> mygenerator = (x*x for x in range(3))
>>> for i in mygenerator:
...    print(i)
0
1
4 

只要使用 () 而不是 [] , 列表理解就会变成发电机理解。 但是, 由于发电机只能使用一次, 您无法在我的生成器中执行 i 第二次 : 生成器计算 0, 然后丢弃它, 然后计算 1, 最后一次计算 4 。 典型的黑色盲人打破玉米 。

产出关键字的使用方式与返回相同,但函数返回生成器。

>>> def createGenerator():
...    mylist = range(3)
...    for i in mylist:
...        yield i*i
...
>>> mygenerator = createGenerator() 
>>> print(mygenerator) 
<generator object createGenerator at 0xb7555c34>
>>> for i in mygenerator:
...     print(i)
0
1
4 

这个例子本身是毫无用处的,但是当您需要函数返回大量数值,而只需要读一次,使用产量就方便了。

要掌握收益率,需要清楚的是,当函数被调用时,函数正文中写入的代码将不会运行。函数只返回生成对象。启动者可能会对此感到困惑。

第二,明白代码会从每次使用发电机时留下的代码中继续使用。

现在最困难的部分是:

第一次调用您函数所创建的生成器对象时, 它会运行函数中的代码, 从开始一直运行到产生, 然后返回循环的第一个值。 然后, 以后的每次调用都会运行您在函数中写入的循环的下一个迭代, 并返回下一个值。 这将一直持续到生成器被视为空, 当函数运行时没有被击中时该生成。 这可能是因为循环已经结束, 或者因为您不再满足于“ if/ else ” 。

个人理解 我希望帮助你!

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  

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)。

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