下面是浅白语言的例子。我将提供高层次人类概念与低层次Python概念之间的对应关系。

我想用数字序列操作, 但我不想用这个序列的创建来烦恼我自己, 我只想专注于我想做的操作。 因此, 我做以下工作:

• 我打电话给你,告诉你,我想要一个数字序列 以特定的方式计算, 我让你知道算法是什么。
  此步骤对应于def内插入发电机函数,即包含yield.
• 稍后,我告诉你, "好了,准备好告诉我数字的顺序"。
  此步骤对应于调用发电机函数, 以返回发电机对象 。注意不要告诉我任何数字 你只要拿起你的纸和铅笔
• 我问你,"告诉我下一个号码",然后你告诉我第一个号码, 在那之后,你等我问你下一个号码。你的工作是记住你在哪里,你已经说过什么号码,下一个号码是什么。 我不在乎细节。
  此步骤对应于调用next(generator)在发电机的物体上。
  (在Python 2,.next是产生器物体的一种方法;在Python 3中,它被命名为.__next__,但正确的称呼方式是使用内置next()函数类似len()和.__len__)
• ...重复前一步,直到...
• 最终,你可能会走到尽头。你不会告诉我一个数字;你只会喊叫,“抓住你的马!我受够了!不再有数字了!”
  此步骤对应于生成器对象结束工作, 并提升StopIteration例外。
  生成器函数不需要提出例外。 当函数结束或发布时自动生成 。return.

这就是发电机(包含yield;它开始执行第一个next()时暂停yield,当要求next()它从最后一点继续值 。 它的设计完全符合 Python 的迭代协议, 它描述了如何按顺序请求值 。

循环程序最著名的用户是for在 Python 中命令。 所以, 当您做 :

for item in sequence:

这不重要,如果sequence是列表、字符串、字典或生成器对象对象如上文所述;结果相同:您逐个阅读顺序中的项目。

请注意def函数内含有yield关键字不是创建生成器的唯一方法; 它只是创建生成器的最简单的方法 。

将 " 更准确的信息 " 改为 " 更准确的信息 "迭代器类型、、 和收益单报表和发电机发电机在 Python 文档中。

所有的答案都是伟大的, 但对于新人来说有点困难。

我猜你已经学会了return语句。

作为类比,return和yield双胞胎。return意指“返回和停止”,而“真正”意指“返回,但继续”

1. 尝试获得 num_ list 列表return.

def num_list(n):
    for i in range(n):
        return i

运行它:

In [5]: num_list(3)
Out[5]: 0

你看,你只得到一个数字 而不是他们的名单。return永远不允许你快乐地胜利, 仅仅一次执行,然后退出。

2. 来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来来yield

替换return与yield:

In [10]: def num_list(n):
    ...:     for i in range(n):
    ...:         yield i
    ...:

In [11]: num_list(3)
Out[11]: <generator object num_list at 0x10327c990>

In [12]: list(num_list(3))
Out[12]: [0, 1, 2]

现在,你赢得了所有的数字。

与return运行一次,停止一次,yield计划运行时间。您可以解释return计为return one of them, 和yield计为return all of them。这被称为iterable.

3. 再来一步,我们可以改写yield声明的语中return

In [15]: def num_list(n):
    ...:     result = []
    ...:     for i in range(n):
    ...:         result.append(i)
    ...:     return result

In [16]: num_list(3)
Out[16]: [0, 1, 2]

这是核心yield.

列表之间的差别return输出和对象yield输出为 :

您将总是从列表对象中获取 [0, 1, 2] 列表对象, 但只能从“ 对象” 中获取它们yield输出一次。 所以, 它有一个新名称generator对象显示于Out[11]: <generator object num_list at 0x10327c990>.

最后,作为格罗克语的比喻:

• return和yield双胞胎
• list和generator双胞胎

- 功能 - 返回。

发电机 -- -- 产量(含有一个或多个产量和零或更多回报率)。

names = ['Sam', 'Sarah', 'Thomas', 'James']


# Using function
def greet(name) :
    return f'Hi, my name is {name}.'
    
for each_name in names:
    print(greet(each_name))

# Output:   
>>>Hi, my name is Sam.
>>>Hi, my name is Sarah.
>>>Hi, my name is Thomas.
>>>Hi, my name is James.


# using generator
def greetings(names) :
    for each_name in names:
        yield f'Hi, my name is {each_name}.'
 
for greet_name in greetings(names):
    print (greet_name)

# Output:    
>>>Hi, my name is Sam.
>>>Hi, my name is Sarah.
>>>Hi, my name is Thomas.
>>>Hi, my name is James.

发电机看起来像一个函数,但行为举止却像一个迭代器。

发件人继续从它所在的位置执行 。 恢复后, 函数在最后产值运行后立即继续执行 。 这允许它的代码在一段时间内生成一系列的值, 代之以它们一次性计算全部值, 然后把它们像列表一样送回去 。

def function():
    yield 1 # return this first
    yield 2 # start continue from here (yield don't execute above code once executed)
    yield 3 # give this at last (yield don't execute above code once executed)

for processed_data in function(): 
    print(processed_data)
    
#Output:

>>>1
>>>2
>>>3

注:放弃不应在尝试中.最终建造。

失败给了你一台发电机

def get_odd_numbers(i):
    return range(1, i, 2)
def yield_odd_numbers(i):
    for x in range(1, i, 2):
       yield x
foo = get_odd_numbers(10)
bar = yield_odd_numbers(10)
foo
[1, 3, 5, 7, 9]
bar
<generator object yield_odd_numbers at 0x1029c6f50>
bar.next()
1
bar.next()
3
bar.next()
5

如你所见,第一种情况foo将整个列表同时保留在记忆中。 对于包含 5 个元素的列表来说, 这不是什么大问题, 但如果您想要 5 百万 的列表, 那又会怎样 ? 这不仅仅是一个巨大的记忆食用器, 在函数被调用时, 它还要花费很多时间来构建 。

在第二个案件中,bar发电机是可循环的 也就是说你可以用在for循环等, 但每个值只能存取一次 。 所有值也并非同时存储在记忆中; 生成器对象“ Remember ” 。 上次您称之为循环时, 生成器对象“ remember ” 正在循环中, 这样, 如果您正在使用一个可( 说) 的转号, 计为 500 亿, 那么您不必同时计为 500 亿, 然后存储500 亿 个数字来进行计算 。

再者,这是一个相当巧妙的例子,如果你真想数到500亿,你可能会使用滑板。 () :

这是发电机中最简单的使用实例。 正如您所说, 它可以用来写高效的变换, 使用产量将东西推到调用堆叠上, 而不是使用某种堆叠变量。 发电机也可以用于专门的树道, 以及各种其它方式 。

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 。

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