yield函数的返回元素。区别是,yield将一个元素转换成一个生成器。一个生成器的行为就像一个函数,直到某东西“当”为“当”为止。发电机停止直到下一个调用,并且从与开始的完全相同的点继续。您可以通过调用所有“当”值的序列,从一个角度获得所有“当”值的序列。list(generator()).

这样想吧:

a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a. a.next()方法。因此,一个产出式的函数最终会变成这样:

原文:

def some_function():
    for i in xrange(4):
        yield i

for i in some_function():
    print i

Python 翻译用上述代码所做的基本上就是:

class it:
    def __init__(self):
        # Start at -1 so that we get 0 when we add 1 below.
        self.count = -1

    # The __iter__ method will be called once by the 'for' loop.
    # The rest of the magic happens on the object returned by this method.
    # In this case it is the object itself.
    def __iter__(self):
        return self

    # The next method will be called repeatedly by the 'for' loop
    # until it raises StopIteration.
    def next(self):
        self.count += 1
        if self.count < 4:
            return self.count
        else:
            # A StopIteration exception is raised
            # to signal that the iterator is done.
            # This is caught implicitly by the 'for' loop.
            raise StopIteration

def some_func():
    return it()

for i in some_func():
    print i

更深入了解幕后发生的事for循环可以重写到此 :

iterator = some_func()
try:
    while 1:
        print iterator.next()
except StopIteration:
    pass

这更有意义还是更让人困惑?

我应当指出,这一点是a 为说明目的过于简化。 )

(我下面的回答只从使用Python发电机的角度,而不是从使用Python发电机的角度,而不是从使用Python发电机的角度来回答发电机机制基本实施,这涉及一些玩弄堆叠和堆积操纵的把戏。 ))

何时yield使用代替return在 python 函数中,该函数被转换为特殊的东西,称为generator function该函数返回generator类型。缩略yield关键字是通知 Python 编译者专门处理此函数的标志。正常函数一旦从中返回某些值, 正常函数就会终止。 但是, 在编译器的帮助下, 生成器函数将会终止 。能够被想象到即,执行环境将恢复,执行将持续到最后一年。直到你明确要求返回,这会引起StopIteration选项(这也是迭代协议的一部分),或达到函数的结尾。我发现很多关于generator但这个1个调自自functional programming perspective是最可消化的。

(现在我想谈一下为什么generator和iterator我希望这能帮助你掌握基本动机和基本动机这一概念以其他语言出现,如C#。 )

据我所知,当我们想要处理一堆数据时, 我们通常先把数据存放在某处,然后一个一个地处理。但是这个是。幼天如果数据量很大, 事先将数据全部储存起来是昂贵的 。而不是储存data为什么不直接储存某种metadata间接,即:the logic how the data is computed.

有两种方法可以包扎这类元数据。

1. OO 方法,我们包封元数据as a class这就是所谓的iterator执行滚动协议(即__next__(), 和__iter__()这也是人们所普遍看到的方法。电动电机设计图案.
2. 功能方法,我们包封元数据as a function这就是所谓的generator function但是在兜帽帽下, 返回的人generator object仍为IS-A因为它还执行传动协议 。

无论哪种方式, 都会创建一个迭代器, 即某个可以提供您想要的数据的对象。 OO 处理方式可能有点复杂。 总之, 由您决定使用哪一种 。

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 。

yield允许您更聪明地写字for- 通过将循环部分计入一个便于再利用的单独方法。

假设你需要环绕电子表格的所有非空白行,对每行都做一些事情。

for i, row in df.iterrows(): #from the panda package for reading excel 
  if row = blank: # pseudo code, check if row is non-blank...
    continue
  if past_last_row: # pseudo code, check for end of input data
    break
  #### above is boring stuff, below is what we actually want to do with the data ###
  f(row)

如果你需要打电话g(row)在一个类似的循环中,你可能会发现自己重复for语句加有效行的检查,这是枯燥、复杂和易出错的。我们不想重复(DRY 原则) 。

您想要将检查每个记录的代码与实际处理行的代码区分开来, 比如f(row)和g(row) .

您可以做一个函数, 将 f() 作为输入参数, 但使用要简单得多yield在一个方法中做所有关于检查有效行以准备拨打 f () 的无聊内容:

def valid_rows():
  for i, row in df.iterrows(): # iterate over each row of spreadsheet
    if row == blank: # pseudo code, check if row is non-blank...
      continue
    if past_last_row: # pseudo code, check for end of input data
      break
    yield i, row

请注意,方法的每次调用将返回下一行,但如果所有行都读取,且for结束, 方法将return通常。下一次调用将开始新的for循环。

现在您可以在数据上写入迭代, 而不必重复对有效行进行无趣的检查( 现在根据自己的方法来计算) , 例如 :

for i, row in valid_rows():
  f(row)

for i, row in valid_rows():
  g(row)

nr_valid_rows = len(list(valid_rows()))

仅此而已。 请注意, 我还没有使用诸如 迭代器、 生成器、 协议、 共同常规等术语 。 我认为这个简单的例子 适用于我们日常的许多编码 。

python 的输出与返回语句类似,但有些差异除外。如果要从函数返回多个值,返回语句将把所有值都作为列表返回,并将其存储在调用符块的内存中。但如果我们不想使用额外的内存,会怎样?相反,我们需要在需要时从函数中获取该值。这是产出的来源。考虑以下函数:

def fun():
   yield 1
   yield 2
   yield 3

打电话的人是:

def caller():
   print ('First value printing')
   print (fun())
   print ('Second value printing')
   print (fun())
   print ('Third value printing')
   print (fun())

上述代码段(调用函数),如果调用,产出:-

First value printing
1
Second value printing
2
Third value printing
3

从上文可以看出, 产出返回其调用器的值, 但当函数再次调用时, 它不会从第一个语句开始, 而是从产出后右侧的语句开始。 在上述示例中, “ 第一值打印” 打印, 函数被调用。 1 被回传并打印。 然后, 打印“ 第二值打印” , 并再次调用有趣 () 。 它不打印 1 (第一个语句) , 而是返回 2 , 也就是说, 仅从产出 1 之后的语句 。 同样的程序会进一步重复 。