我开始学习Python,我遇到过生成器函数,其中有yield语句。我想知道这些函数最擅长解决什么类型的问题。
当前回答
这里有一些很好的答案,但是,我也推荐完整阅读Python函数式编程教程,它有助于解释生成器的一些更有效的用例。
特别有趣的是,现在可以从生成器函数外部更新yield变量,因此可以用相对较少的工作创建动态和交织的协程。 更多信息请参见PEP 342:通过增强型生成器的协程。
其他回答
由于没有提到生成器的send方法,这里有一个例子:
def test():
for i in xrange(5):
val = yield
print(val)
t = test()
# Proceed to 'yield' statement
next(t)
# Send value to yield
t.send(1)
t.send('2')
t.send([3])
它展示了向运行中的生成器发送值的可能性。下面视频中关于生成器的更高级课程(包括解释的yield,并行处理的生成器,逃避递归限制等)
David Beazley在PyCon 2014上谈发电机
你可以使用生成器的一个实际例子是,如果你有某种形状,你想要遍历它的角、边或其他地方。对于我自己的项目(源代码在这里),我有一个矩形:
class Rect():
def __init__(self, x, y, width, height):
self.l_top = (x, y)
self.r_top = (x+width, y)
self.r_bot = (x+width, y+height)
self.l_bot = (x, y+height)
def __iter__(self):
yield self.l_top
yield self.r_top
yield self.r_bot
yield self.l_bot
现在我可以创建一个矩形,并在它的角上循环:
myrect=Rect(50, 50, 100, 100)
for corner in myrect:
print(corner)
除了__iter__,你可以有一个方法iter_corners,并在myrect.iter_corners()中使用for corner来调用它。使用__iter__更优雅,因为我们可以在for表达式中直接使用类实例名。
这里有一些很好的答案,但是,我也推荐完整阅读Python函数式编程教程,它有助于解释生成器的一些更有效的用例。
特别有趣的是,现在可以从生成器函数外部更新yield变量,因此可以用相对较少的工作创建动态和交织的协程。 更多信息请参见PEP 342:通过增强型生成器的协程。
我发现这个解释消除了我的疑虑。因为有一种可能,不知道发电机的人也不知道产量
返回
return语句是销毁所有局部变量并将结果值返回(返回)给调用者的语句。如果同一函数稍后被调用,该函数将获得一组新的变量。
收益率
但是,如果退出函数时局部变量没有被丢弃呢?这意味着我们可以从中断的地方恢复函数。这是引入生成器概念的地方,yield语句从函数停止的地方恢复。
def generate_integers(N):
for i in xrange(N):
yield i
In [1]: gen = generate_integers(3)
In [2]: gen
<generator object at 0x8117f90>
In [3]: gen.next()
0
In [4]: gen.next()
1
In [5]: gen.next()
这就是Python中return语句和yield语句的区别。
Yield语句使函数成为生成器函数。
因此生成器是创建迭代器的简单而强大的工具。它们像常规函数一样编写,但它们在想要返回数据时使用yield语句。每次调用next()时,生成器都会从停止的地方恢复(它会记住所有数据值以及最后执行的语句)。
也适用于打印到n的质数:
def genprime(n=10):
for num in range(3, n+1):
for factor in range(2, num):
if num%factor == 0:
break
else:
yield(num)
for prime_num in genprime(100):
print(prime_num)
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