在皮顿generators(一种特殊类型的iterators)用于产生一系列数值和yield关键字就和return生成功能关键字。

另一件有趣的事yield关键字在保存statea 发电机功能.

所以,我们可以设定number每次对一个不同的值generator产值。

以下是一个例子:

def getPrimes(number):
    while True:
        if isPrime(number):
            number = yield number     # a miracle occurs here
        number += 1

def printSuccessivePrimes(iterations, base=10):
    primeGenerator = getPrimes(base)
    primeGenerator.send(None)
    for power in range(iterations):
        print(primeGenerator.send(base ** power))

在描述如何使用发电机的许多伟大答案中, 我感到还没有给出一种答案。 这是编程语言理论的答案:

缩略yieldPython 语句中的 Python 语句返回一个发电机。 Python 中的发电机是一个函数返回续续(具体地说,是一种共同的例行公事,但延续是了解情况的一般机制)。

编程语言理论的继续是更根本的计算方法,但通常不会被使用,因为它们极难解释,也很难执行。但是,关于继续的理念很简单:是计算状态尚未完成。在这种状态下,变量的当前值、尚未执行的操作等等被保存。然后,在程序稍后的某个时候,可以援引继续,使程序的变量被重新设置到状态,保存的操作被执行。

以这种更一般性的形式出现的延续可以采取两种方式实施。call/cc方式,程序堆放的堆放实际上被保存, 当继续被引用时, 堆放的堆放就会被恢复 。

在继续传承风格(CPS)中,续编只是程序员明确管理和传到子例程的正常功能(仅在功能为头等语言的语文中),程序员明确管理和传到子例程。在这种风格中,程序状态代表关闭(和恰好在其中编码的变量),而不是堆叠中某处的变量。 管理控制流程的功能接受继续作为参数(在CPS的某些变异中,功能可能接受多重延续),并通过仅拨打这些函数来操纵控制流程,然后返回。一个非常简单的延续传承风格实例如下:

def save_file(filename):
  def write_file_continuation():
    write_stuff_to_file(filename)

  check_if_file_exists_and_user_wants_to_overwrite(write_file_continuation)

在此(非常简单化的)示例中,程序员将实际写入文件的操作保存为续存(这有可能是一个非常复杂的操作,有许多细节要写出来),然后将这一续存(即作为头等关闭)传递给另一个操作员,该操作员会做一些更多的处理,然后在必要时调用它。 (在实际的 GUI 编程中,我大量使用这种设计模式,要么是因为它可以节省我的代码线,要么更重要的是,在图形用户界面事件触发后管理控制流程。 )

这个职位的其余部分将不失为一般性,将连续性概念化为CPS, 因为它很容易理解和阅读。

现在让我们来谈谈Python的发电机。发电机是一个特定的子类型 继续。而一般而言,继续保留能够拯救a计算计算(即程序调用堆叠)发电机只能保存电离层的迭代状态。振动器虽然这一定义对发电机的某些使用情况略有误导性,例如:

def f():
  while True:
    yield 4

这显然是一个合理的可循环性, 其行为是明确定义的, 每当发电机转动时, 它就会返回 4 个( 并且永远这样做 ) 。 但是,在思考迭代器时, 可能不会想到这种典型的可循环性( 即, , ) 。for x in collection: do_something(x)这个例子说明了发电机的功率:如果有什么是迭代器,发电机可以挽救其迭代状态。

需要重申: 继续可以保存程序堆叠的状态, 发电机可以保存循环状态。 这意味着, 继续的威力比发电机大得多, 并且发电机也容易得多, 也容易得多。 语言设计师更容易执行, 程序设计员更容易使用( 如果您有时间燃烧, 试着阅读和理解)此页面的续续和调用/ cc).

但您可以很容易地实施(和概念化)发电机,作为延续传承风格的一个简单而具体的例子:

时 时 时yield被调用,它告诉函数返回一个延续。当再次调用函数时,它从它离开的开始。因此,在假假假代码(即不是伪代码,但不包括代码)中,生成器的next方法基本上如下:

class Generator():
  def __init__(self,iterable,generatorfun):
    self.next_continuation = lambda:generatorfun(iterable)

  def next(self):
    value, next_continuation = self.next_continuation()
    self.next_continuation = next_continuation
    return value

位于yield关键字实际上是实际生成功能的合成糖, 基本上类似 :

def generatorfun(iterable):
  if len(iterable) == 0:
    raise StopIteration
  else:
    return (iterable[0], lambda:generatorfun(iterable[1:]))

记住这只是假代号,而Python发电机的实际安装则更为复杂。 但是,作为了解正在发生的情况的一种练习,试图在不使用发电机物体的情况下,使用持续的传承风格来实施发电机物体。yield关键字。

从方案拟订的角度来看,迭代器是按下列方式执行的:Tunks 缩图.

实施迭代机、发电机和用于同时执行的线性集合,等等,作为杜丘,一种用途发送到关闭对象的信件它有一个调度员, 和给“ 消息” 的发件人解答.

"下一个"是发送到结束处的电文,该电文由“创建者”创建。亚列"打电话。

执行此计算有很多方法。 我使用突变, 但可以通过返回当前值和下一个生成者( 生成者) 返回当前值和下一个生成者( 生成者) 来进行这种不突变的计算( 生成者)优惠透明Racket使用一些中间语言对初始方案进行一系列转换,其中之一是进行这种改写,使产量经营者与较简单的经营者以某种语言进行转换。

这是如何重写产量的演示, 它使用 R6RS 的结构, 但语义与 Python 的相同 。 这是相同的计算模式, 只需要修改语法, 才能使用 Python 的 产量重写 。

Welcome to Racket v6.5.0.3.

-> (define gen
     (lambda (l)
       (define yield
         (lambda ()
           (if (null? l)
               'END
               (let ((v (car l)))
                 (set! l (cdr l))
                 v))))
       (lambda(m)
         (case m
           ('yield (yield))
           ('init  (lambda (data)
                     (set! l data)
                     'OK))))))
-> (define stream (gen '(1 2 3)))
-> (stream 'yield)
1
-> (stream 'yield)
2
-> (stream 'yield)
3
-> (stream 'yield)
'END
-> ((stream 'init) '(a b))
'OK
-> (stream 'yield)
'a
-> (stream 'yield)
'b
-> (stream 'yield)
'END
-> (stream 'yield)
'END
->

缩略yieldPython 中的关键字用于退出代码而不干扰本地变量状态,当函数再次被称为“执行”时,从我们离开代码的最后一点开始。

以下示例说明yield:

def counter():
    x=2
    while x < 5:
        yield x
        x += 1
        
print("Initial value of x: ", counter()) 

for y in counter():
    print(y)

上述代码产生以下输出:

Initial value of x:  <generator object counter at 0x7f0263020ac0>
2
3
4

佩顿有什么差错?

Python 中的 Yield 关键字类似于用于返回 Python 中的值或对象的返回语句。 但是, 存在微小的差别。 收益语句返回一个生成符, 而不是简单地返回一个值, 而返回一个函数的生成符。

在程序内,当您调用一个函数,该函数有一个输出语句时,一旦遇到一个输出,函数的执行即停止,然后将生成器的一个对象返回到函数调用器。用更简单的文字,产出关键字将把一个与该关键字一起指定的表达式转换为生成器对象,然后返回到调用器。因此,如果您想要获得在生成器对象内存储的值,则需要将该关键字复制到该对象上。

它不会破坏本地变量的状态。 当调用函数时, 执行将从最后一个输出表达式开始。 请注意, 包含输出关键字的函数被称为生成函数 。

当您使用含有返回值的函数时,每次调用函数时,该函数从一组新的变量开始。反之,如果使用一个生成函数而不是正常函数,则执行将从它左最后的位置开始。

如果您想要从函数中返回多个值, 您可以使用输出关键字来使用生成函数。 输出表达式返回多个值。 它们返回一个值, 然后等待, 保存本地状态, 然后再恢复 。

资料来源:https://www.simplilearn.com/tutorials/python-tutorial/yield-in-python

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。