何为使用yieldPython 中的关键字?

比如说,我在试着理解这个代码1:

def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):
    if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
        yield self._leftchild
    if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
        yield self._rightchild  

这就是打电话的人:

result, candidates = [], [self]
while candidates:
    node = candidates.pop()
    distance = node._get_dist(obj)
    if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
        result.extend(node._values)
    candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))
return result

当方法_get_child_candidates是否调用 ? 列表是否返回 ? 单元素 ? 是否又调用 ? 以后的呼叫何时停止 ?


1. 本代码由Jochen Schulz(jrschulz)编写,他为公制空间制作了一个伟大的Python图书馆。模块 m 空间.

当前回答

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)。

其他回答

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  

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

yield用于创建generator。如果将生成器视为一个迭代器,每个迭代都会给您带来价值。当您在循环中使用收益率时,会得到一个生成对象,您可以用该对象从循环中以迭接方式从循环中获取项目

许多人使用return而不是yield,但在某些情况下yield能够更有效和更方便地开展工作。

以下是一个例子:yield绝对是最好的:

返回返回(在职能)

import random

def return_dates():
    dates = [] # With 'return' you need to create a list then return it
    for i in range(5):
        date = random.choice(["1st", "2nd", "3rd", "4th", "5th", "6th", "7th", "8th", "9th", "10th"])
        dates.append(date)
    return dates

收益率(在职能)

def yield_dates():
    for i in range(5):
        date = random.choice(["1st", "2nd", "3rd", "4th", "5th", "6th", "7th", "8th", "9th", "10th"])
        yield date # 'yield' makes a generator automatically which works
                   # in a similar way. This is much more efficient.

呼叫功能

dates_list = return_dates()
print(dates_list)
for i in dates_list:
    print(i)

dates_generator = yield_dates()
print(dates_generator)
for i in dates_generator:
    print(i)

两种功能都做相同的事情,但yield使用三行而不是五行, 并有一个更少的变量需要担心 。

这是代码的结果:

Output

正如你可以看到两个函数都做相同的事情。唯一的区别是return_dates()给出列表并yield_dates()给发电机。

真实生活中的范例就是 逐行读取文件行 或者你只是想制造一个发电机

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)。