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"

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 。

我本打算张贴“Beazley的“Python:基本参考”第19页,

也注意到yield可以在共程中使用,作为发电机功能的双重用途。 虽然这与您的代码片段不同,(yield)可以在函数中用作表达式。当调用者向使用该函数的方法发送值时send()方法,然后在下一个(yield)遇到的语句。

发电机和共同路线是建立数据流类型应用程序的酷酷方式。yield函数中的语句。

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 。

yield:

• 可以通过停止函数从函数返回一个值多次。
• 可使用from和它一样yield from.
• 用于返回大数据时,将其分为小部分数据,以防止大量使用内存。

例如,test()可在以下返回'One', 'Two'和['Three', 'Four']以一一一一一一一一一一一一一停止test()so so, so, so, so, so, so, so, so, so,test()停止返回共3倍test()总共3次:

def test():
    yield 'One'                  # Stop, return 'One' and resume 
    yield 'Two'                  # Stop, return 'Two' and resume
    yield from ['Three', 'Four'] # Stop and return ['Three', 'Four'] 

下面这三套代码可以调用test()打印和打印'One', 'Two', 'Three'和'Four':

for x in test():
    print(x)

x = test()
print(next(x))
print(next(x))
print(next(x))
print(next(x))

x = test()
print(x.__next__())
print(x.__next__())
print(x.__next__())
print(x.__next__())

其结果是:

$ python yield_test.py
One
Two
Three
Four

此外,在使用return与yield,没有办法从return:

def test():
    yield 'One' 
    yield 'Two'
    yield from ['Three', 'Four']
    return 'Five' # 'Five' cannot be got

x = test()
print(next(x))
print(next(x))
print(next(x))
print(next(x))
print(next(x)) # Here

因此,在试图获取'Five':

$ python yield_test.py 
One
Two
Three
Four
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\kai\yield_test.py", line 12, in <module>
    print(next(x))
          ^^^^^^^
StopIteration: Five

放弃是一个对象

A A Areturn在函数中返回单一值。

如果您愿意,如果需要函数返回一大批值,使用yield.

更重要的是yield是 a 是障碍屏障.

就像CUDA语言中的屏障, 它不会转移控制 直到它完成。

也就是说,它会运行您函数的代码 从开始直到启动yield。然后,它将返回循环的第一个值。

然后,其他每通电话都会运行您在函数中写下的循环, 返回下一个值, 直到没有任何值可以返回 。