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:

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

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 。

TL; DR TR; TL; TDR

代替此:

def square_list(n):
    the_list = []                         # Replace
    for x in range(n):
        y = x * x
        the_list.append(y)                # these
    return the_list                       # lines

这样做:

def square_yield(n):
    for x in range(n):
        y = x * x
        yield y                           # with this one.

每当你发现自己从头到尾 编造了一张清单yield换成每块

这是我第一次"啊哈"节奏节奏

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yield是 a 是糖糖说

构建一系列材料

相同行为 :

>>> for square in square_list(4):
...     print(square)
...
0
1
4
9
>>> for square in square_yield(4):
...     print(square)
...
0
1
4
9

不同的行为 :

成绩是单行:只有一次循环才能通过。当一个函数在其中产生产量时,我们把它称为发电机功能和一个振动器也就是它所返回的。这些术语是明亮的。我们失去了一个容器的方便,但获得了一系列的能量, 而这些能量是按需要计算, 并且任意地长。

成绩是懒惰,它会推迟计算计算。当你叫它时,它不会实际执行。返回函数返回振动器对象记得它留下的痕迹 每次你打电话next()转动器上(这发生在换行)行刑的几英寸向下一产地前进。return提高停止电流并结束序列( 这是循环的自然端 ) 。

成绩是多功能性。数据不必全部储存在一起,数据可以一次提供一次。数据可以是无限的。

>>> def squares_all_of_them():
...     x = 0
...     while True:
...         yield x * x
...         x += 1
...
>>> squares = squares_all_of_them()
>>> for _ in range(4):
...     print(next(squares))
...
0
1
4
9

---

需要时多个通行证系列剧不会太长,只是打个电话list()以下列方式:

>>> list(square_yield(4))
[0, 1, 4, 9]

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最聪明的词选yield原因原因双两个意思应用 :

收益率生产或供应(如农业)

...在系列中提供下一个数据

收益率- 放弃或放弃(与政治权力一样)

...在传动器推进之前,将CPU执行。

想象一下, 你创造了一个非凡的机器, 能够每天生成成千上万个灯泡。 机器用一个独特的序列号的盒子生成这些灯泡。 您没有足够的空间同时存储所有这些灯泡, 所以您想要调整它来生成点燃灯泡 。

Python 生成器与这个概念没有什么不同。 想象一下, 您有一个函数叫做 Python 。barcode_generator以生成框中独有的序列号。 显然,您可以通过函数返回大量这样的条形码,但受硬件(RAM)的限制。 更明智和空间效率更高的选项是按需生成这些序列号。

机器代码 :

def barcode_generator():
    serial_number = 10000  # Initial barcode
    while True:
        yield serial_number
        serial_number += 1


barcode = barcode_generator()
while True:
    number_of_lightbulbs_to_generate = int(input("How many lightbulbs to generate? "))
    barcodes = [next(barcode) for _ in range(number_of_lightbulbs_to_generate)]
    print(barcodes)

    # function_to_create_the_next_batch_of_lightbulbs(barcodes)

    produce_more = input("Produce more? [Y/n]: ")
    if produce_more == "n":
        break

注注:next(barcode)位数。

如你所可以看到,我们有一个自成一体的“功能” 每次生成下一个独特的序列号。此函数返回发电机发电机正如你可以看到的,我们不是每次需要新序列号时都调用这个功能,而是在使用新序列号。next()给发电机提供下一个序列号。

低拉隔热器

更确切地说,这个发电机是懒惰的滚动器迭代器是一个能帮助我们穿越物体序列的物体。 它被称为懒惰因为它在需要之前不会在内存中装入序列的全部项目。next在上一个示例中,直 直 直从迭代器获取下一个项目。内含循环方式正在使用 :

for barcode in barcode_generator():
    print(barcode)

这将无穷尽地打印条形码, 但你不会失去内存 。

换句话说,发电机看起来像a 函数但行为举止如迭代器。

现实世界应用?

最后, 真实世界应用程序 。 当您在大序列中工作时, 它们通常有用 。 想象一下读取巨大从含有数十亿记录的磁盘文件中取出文件。 在您能够处理其内容之前, 在内存中读取整个文件, 可能会不可行( 也就是说, 您会用完内存 ) 。

又一个TRL;DR

列表中的迭代器: next()返回列表的下一个元素

热机发电机: next()将计算苍蝇上的下一个元素( 执行代码)

您可以看到生成/生成器作为手动运行控制流量从外部( 如继续循环一步骤) 调用next无论流量如何复杂。

Note发电机是不无一个普通函数。它会像本地变量( stack) 一样记得以前的状态( stack) 。请参看其他答案或文章以详细解释。生成器只能是曾经变热过一次. 你可以没有yield,但它不会是那么好, 所以它可以被认为是“非常好”的语言糖。

缩略yield关键字缩写为两个简单的事实:

1. 如果汇编者检测到yield关键字任何地方函数内部的函数,该函数不再通过return语句。取代, 它, 它立即立即返回返回 a“等待列表”对象调用发电机
2. 发电机是易用的,什么是易 易 易 性它的任何东西 像一个list或set或range或 dict-view, 带有按一定顺序视察每个要素的内建程序规程.

概括地说:最常见的情况是,a 发电机是一个懒惰、递增的待用清单。, 和yield语句允许您使用函数符号来编程列表值发电机应该逐渐吐出来此外,先进用途使你能够使用发电机作为共同路线(见下文)。

generator = myYieldingFunction(...)  # basically a list (but lazy)
x = list(generator)  # evaluate every element into a list

   generator
       v
[x[0], ..., ???]

         generator
             v
[x[0], x[1], ..., ???]

               generator
                   v
[x[0], x[1], x[2], ..., ???]

                       StopIteration exception
[x[0], x[1], x[2]]     done

基本上,当yield语句被遇到,函数暂停并保存状态,然后根据 python 传动协议发布“ 列表中下一个返回值” 。next()并捕获aStopIteration您可能遇到过发电机,例如:发电机表达式; 发电机功能更强大,因为您可以将参数反馈到暂停的发电机功能中,用它们来实施共同路线。稍后更多。

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基本示例(“清单”)

让我们定义一个函数makeRange和皮松的一模一样range调用makeRange(n)将一个天才:

def makeRange(n):
    # return 0,1,2,...,n-1
    i = 0
    while i < n:
        yield i
        i += 1

>>> makeRange(5)
<generator object makeRange at 0x19e4aa0>

要迫使发电机立即返回其待处理值, 您可以将它传送到list()(就像你可以 任何可重复的):

>>> list(makeRange(5))
[0, 1, 2, 3, 4]

---

比较“仅返回列表”的示例

上述例子可视为仅仅是创建一份清单,并附在后面并返回:

# return a list                  #  # return a generator
def makeRange(n):                #  def makeRange(n):
    """return [0,1,2,...,n-1]""" #      """return 0,1,2,...,n-1"""
    TO_RETURN = []               # 
    i = 0                        #      i = 0
    while i < n:                 #      while i < n:
        TO_RETURN += [i]         #          yield i
        i += 1                   #          i += 1
    return TO_RETURN             # 

>>> makeRange(5)
[0, 1, 2, 3, 4]

不过,有一个重大差别;见最后一节。

---

您如何使用发电机

所有发电机都是易变的, 所以它们经常被这样使用:

#                  < ITERABLE >
>>> [x+10 for x in makeRange(5)]
[10, 11, 12, 13, 14]

为了对发电机有更好的感觉,你可以和发电机一起玩itertools模块 (必须使用)chain.from_iterable而不是chain例如,你甚至可能使用发电机来实施无穷无尽的懒惰清单,例如:itertools.count()您可以执行您自己的def enumerate(iterable): zip(count(), iterable),或者与yield时段循环中的关键字 。

请注意:发电机实际上可以用于更多的其他物品,例如:实施共同方案或非确定性编程或其他优雅的东西。 然而, 我在此展示的“ 懒惰列表” 观点是您最常用的 。

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幕后幕后

这就是“ Python 迭代协议” 是如何工作的。 也就是说, 当您在list(makeRange(5))。这就是我刚才所说的“懒惰、递增清单”。

>>> x=iter(range(5))
>>> next(x)  # calls x.__next__(); x.next() is deprecated
0
>>> next(x)
1
>>> next(x)
2
>>> next(x)
3
>>> next(x)
4
>>> next(x)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

内置函数next()只需调用物体.__next__()函数,该函数是“终止协议”的一部分,并在所有迭代器中查找。您可以手动使用next()函数( 以及迭代协议的其他部分) 来实施花哨, 通常以降低可读性为代价, 所以尽量避免这样做...

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锥体

锥体例如:

def interactiveProcedure():
    userResponse = yield makeQuestionWebpage()
    print('user response:', userResponse)
    yield 'success'

coroutine = interactiveProcedure()
webFormData = next(coroutine)  # same as .send(None)
userResponse = serveWebForm(webFormData)

# ...at some point later on web form submit...

successStatus = coroutine.send(userResponse)

共同常规(通常通过下列途径接受输入的发电机)yielde.g.nextInput = yield nextOutput,作为双向通信的一种形式)基本上是一种计算方法,它允许暂停自己并请求输入(例如,它下一步应该做什么)。当共程本身暂停时(当运行中的共程最终击中yield键,计算被暂停,控制被倒回“调用”功能(要求next暂停的生成器/ coutine 仍然暂停, 直到另一个引用函数( 可能是一个不同的函数/ 变量) 要求下一个值来取消它( 通常通过输入数据将暂停的逻辑内含引导到 coroutine 代码 ) 。

您可以将皮延共程视为懒惰的递增待决列表, 下一个元素不仅取决于先前的计算, 而且还取决于输入, 您可以选择在生成过程中注射 。

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贫提亚e

通常,大多数人不会关心以下的区别,可能想在这里停止阅读。

在Python-speak语中,易 易 易 性中“理解“循环”概念的任意对象,如列表[1,2,3],和一个振动器是请求循环( 类似) 的具体实例[1,2,3].__iter__()A. A. A.发电机发电机与任何迭代器完全相同,但文字写法除外(用函数语法)。

当您从列表中请求一个迭代器时, 它会创建一个新的迭代器。 但是, 当您从一个迭代器中请求一个迭代器( 您很少会这样做 ) 时, 它只会给您一个副本 。

因此,在不可能的情况下,你没有 做这样的事情...

> x = myRange(5)
> list(x)
[0, 1, 2, 3, 4]
> list(x)
[]

...然后记住发电机是振动器;即,这是一次性使用。如果您想要重新使用它,您应该拨打myRange(...)如果您需要两次使用结果,将结果转换为列表并将其存储在变量中x = list(myRange(5))。那些绝对需要克隆生成器的人(例如,正在做可怕的黑化元方案化的人)可以使用itertools.tee (Python 3仍然在工作(如果绝对必要,自Python PEP 标准提案推迟审议。