发电机可以使个别经过处理的物品立即得到处理(不必等待整个收集过程的处理),下面的例子说明了这一点。

import time

def get_gen():
    for i in range(10):
        yield i
        time.sleep(1)

def get_list():
    ret = []
    for i in range(10):
        ret.append(i)
        time.sleep(1)
    return ret


start_time = time.time()
print('get_gen iteration (individual results come immediately)')
for i in get_gen():
    print(f'result arrived after: {time.time() - start_time:.0f} seconds')
print()

start_time = time.time()
print('get_list iteration (results come all at once)') 
for i in get_list():
    print(f'result arrived after: {time.time() - start_time:.0f} seconds')

get_gen iteration (individual results come immediately)
result arrived after: 0 seconds
result arrived after: 1 seconds
result arrived after: 2 seconds
result arrived after: 3 seconds
result arrived after: 4 seconds
result arrived after: 5 seconds
result arrived after: 6 seconds
result arrived after: 7 seconds
result arrived after: 8 seconds
result arrived after: 9 seconds

get_list iteration (results come all at once)
result arrived after: 10 seconds
result arrived after: 10 seconds
result arrived after: 10 seconds
result arrived after: 10 seconds
result arrived after: 10 seconds
result arrived after: 10 seconds
result arrived after: 10 seconds
result arrived after: 10 seconds
result arrived after: 10 seconds
result arrived after: 10 seconds

理解什么yield确实,你必须明白什么是发电机发电机。在您能够理解发电机之前,您必须理解易可动的.

易变性

创建列表时,您可以逐项阅读其项目。逐项阅读其项目被称为迭代:

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

mylist是易 易 易 性。当您使用对列表的理解时,会创建列表,因此,可以循环:

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

能够使用的一切 " 。for... in..."是可循环的;lists, strings文档...

这些可替换的功能是实用的,因为您可以随心所欲地阅读,但您将所有值都存储在记忆中,当您拥有很多值时,这并不总是你想要的。

发电机发电机

发电机是迭代器,是一种可循环的您只能循环一次。发电机不会存储所有值的内存,它们会在飞上生成值:

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

除了你用过的一样()代替[]但是,你,你无法不能表现 表现表现for i in mygenerator第二次,因为发电机只能使用一次:它们计算0,然后忘记它,计算1,最后计算4,一个一个。

产量d

yield是一个关键字,它被像return,但该函数将返回一个发电机。

>>> def create_generator():
...    mylist = range(3)
...    for i in mylist:
...        yield i*i
...
>>> mygenerator = create_generator() # create a generator
>>> print(mygenerator) # mygenerator is an object!
<generator object create_generator at 0xb7555c34>
>>> for i in mygenerator:
...     print(i)
0
1
4

这是一个毫无用处的例子, 但当你知道你的功能会返回 一大堆的值时, 它就方便了, 你只需要读一次。

师傅yield你必须明白当您调用函数时,函数体中的代码不会运行。函数只返回生成对象, 这有点棘手 。

然后,你的代码会继续 从它每次离开的代码开始for使用发电机。

现在,硬的部分:

第一次for调用从您函数创建的生成器对象,它将运行您函数中的代码,从开始一直运行到点击yield,然后它返回循环的第一个值。然后,每次随后的呼叫将运行您在函数中写入的循环的再次迭代,然后返回下一个值。这将一直持续到发电机被视为空,当函数运行时没有打中yield。这可能是因为循环已经结束,或者因为你不再满足"if/else".

---

您的代码解释

发电机:

# Here you create the method of the node object that will return the generator
def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):

    # Here is the code that will be called each time you use the generator object:

    # If there is still a child of the node object on its left
    # AND if the distance is ok, return the next child
    if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
        yield self._leftchild

    # If there is still a child of the node object on its right
    # AND if the distance is ok, return the next child
    if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
        yield self._rightchild

    # If the function arrives here, the generator will be considered empty
    # there are no more than two values: the left and the right children

调用者 :

# Create an empty list and a list with the current object reference
result, candidates = list(), [self]

# Loop on candidates (they contain only one element at the beginning)
while candidates:

    # Get the last candidate and remove it from the list
    node = candidates.pop()

    # Get the distance between obj and the candidate
    distance = node._get_dist(obj)

    # If the distance is ok, then you can fill in the result
    if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
        result.extend(node._values)

    # Add the children of the candidate to the candidate's list
    # so the loop will keep running until it has looked
    # at all the children of the children of the children, etc. of the candidate
    candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))

return result

本代码包含几个智能部分 :

• 循环在列表中反复出现, 但列表会扩展, 而循环正在迭代中 。 这是一个简洁的方法 来查看所有这些嵌套的数据, 即使它有点危险, 因为您可以以无限循环结束 。 在这种情况下,candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))耗尽发电机的所有值,但while保持创建新生成的生成对象, 从而产生与前一个生成对象不同的值, 因为它不应用在同一节点上 。

• 缩略extend()方法是一种列表对象方法,该方法预计可循环并增加其值到列表中。

通常,我们向它传递一份清单:

>>> a = [1, 2]
>>> b = [3, 4]
>>> a.extend(b)
>>> print(a)
[1, 2, 3, 4]

但在你的代码中,它有一个发电机, 这是很好的,因为:

1. 您不需要两次阅读数值 。
2. 你可能有很多孩子 你不想把他们都保存在记忆中

之所以有效,是因为 Python 并不在意一种方法的论据是否是一个列表。 Python 期望它能用字符串、列表、图普勒和生成器来操作。 这叫做鸭字打字, 也是Python之所以如此酷的原因之一。 但是这是另一个故事, 另一个问题...

您可以在这里停下来,或者读一下,看一个生成器的先进使用:

控制发电机耗竭

>>> class Bank(): # Let's create a bank, building ATMs
...    crisis = False
...    def create_atm(self):
...        while not self.crisis:
...            yield "$100"
>>> hsbc = Bank() # When everything's ok the ATM gives you as much as you want
>>> corner_street_atm = hsbc.create_atm()
>>> print(corner_street_atm.next())
$100
>>> print(corner_street_atm.next())
$100
>>> print([corner_street_atm.next() for cash in range(5)])
['$100', '$100', '$100', '$100', '$100']
>>> hsbc.crisis = True # Crisis is coming, no more money!
>>> print(corner_street_atm.next())
<type 'exceptions.StopIteration'>
>>> wall_street_atm = hsbc.create_atm() # It's even true for new ATMs
>>> print(wall_street_atm.next())
<type 'exceptions.StopIteration'>
>>> hsbc.crisis = False # The trouble is, even post-crisis the ATM remains empty
>>> print(corner_street_atm.next())
<type 'exceptions.StopIteration'>
>>> brand_new_atm = hsbc.create_atm() # Build a new one to get back in business
>>> for cash in brand_new_atm:
...    print cash
$100
$100
$100
$100
$100
$100
$100
$100
$100
...

注:Python 3, 用于 Python 3, 使用print(corner_street_atm.__next__())或print(next(corner_street_atm))

它可以对控制获取资源等各种事情有用。

义大便,你最好的朋友

Itertools 模块包含操作可替换文件的特殊功能 。 是否想要重复生成器? 连锁二生成器? 组值与单线串连接的嵌入列表中?Map / Zip不创建其它列表吗 ?

然后,就刚刚import itertools.

举个例子,让我们看看四匹马赛的到货订单

>>> horses = [1, 2, 3, 4]
>>> races = itertools.permutations(horses)
>>> print(races)
<itertools.permutations object at 0xb754f1dc>
>>> print(list(itertools.permutations(horses)))
[(1, 2, 3, 4),
 (1, 2, 4, 3),
 (1, 3, 2, 4),
 (1, 3, 4, 2),
 (1, 4, 2, 3),
 (1, 4, 3, 2),
 (2, 1, 3, 4),
 (2, 1, 4, 3),
 (2, 3, 1, 4),
 (2, 3, 4, 1),
 (2, 4, 1, 3),
 (2, 4, 3, 1),
 (3, 1, 2, 4),
 (3, 1, 4, 2),
 (3, 2, 1, 4),
 (3, 2, 4, 1),
 (3, 4, 1, 2),
 (3, 4, 2, 1),
 (4, 1, 2, 3),
 (4, 1, 3, 2),
 (4, 2, 1, 3),
 (4, 2, 3, 1),
 (4, 3, 1, 2),
 (4, 3, 2, 1)]

了解迭代的内部机制

迭迭代是一个过程,意味着可迭代(实施__iter__()和迭代器(执行__next__()循环是您可以从中获取迭代器的任何对象。迭代器是允许您在迭代器上迭代的对象。

这篇文章中更多关于如何如何for环环工作.

还有一件事情要提: 产量的函数其实不一定要终止。我写了这样的代码:

def fib():
    last, cur = 0, 1
    while True: 
        yield cur
        last, cur = cur, last + cur

这样我就可以用在别的代码里了

for f in fib():
    if some_condition: break
    coolfuncs(f);

它确实有助于简化一些问题,使一些事情更容易处理。

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!

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 。

简单使用实例 :

>>> def foo():
    yield 100
    yield 20
    yield 3

    
>>> for i in foo(): print(i)

100
20
3
>>> 

如何运行 : 调用时, 函数会立即返回对象。 对象可以传递到下一个( ) 函数 。 当调用下一个( ) 函数时, 您的函数会一直运行到下一个产值, 并为下一个( ) 函数提供返回值 。

在引擎盖下, 循环确认对象是一个生成对象, 并使用下一个( ) 来获取下一个值 。

在一些语言中,比如ES6和更高语言中,它的实施略有不同, 所以下一个是生成对象的成员函数, 每次它得到下一个值时, 你就可以从调用器中传递数值。 所以如果结果是生成器, 那么你可以做类似y=结果。 ext( 555) , 而程序生成值可以说像 z = 产值 999 。 y 的值将是 999 , 下一个产值是 999, 而 z 的值将是 555 , 下一个产值是 555。 Python 获取并发送方法也有类似的效果 。