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))

yield简直就像return区别在于,下次你打电话给发电机时,从最后一次呼叫开始执行。yield与返回不同的语句,当生成时, 堆叠框架不会被清理, 但是控件会被转回调用方, 所以下次调用函数时, 它的状态将会恢复 。

对于您的代码,函数get_child_candidates动作就像一个循环器,这样当您扩展列表时,它会一次向新列表添加一个元素。

list.extend在你公布的代码样本中, 只需将图普还给列表, 并附加到列表中, 就会更加清晰 。

我不太熟悉Python, 但我相信它和Python一样C# 的迭代器区块如果你熟悉这些。

关键的想法是,编译者/解释者/ 不论做什么诡计, 就打电话者而言, 他们可以继续拨打下一个 () , 它会继续返回数值 :仿佛发电机方法被暂停。现在显然你无法真正“暂停”一种方法,因此编译器可以建立一个状态机器,以便你记住你目前的位置和本地变量等的外观。这比自己写一个转动器容易得多。

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 。

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

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]

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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。

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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。