大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了python中“ yield”关键字有什么作用?,大佬教程大佬觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
要了解其yIEld
作用,你必须了解什么是生成器。并且,在你了解生成器之前,你必须了解iterables
。
创建列表时,可以一一阅读它的项目。逐一读取其项称为迭代:
>>> myList = [1, 2, 3]
>>> for i in myList:
... print(i)
1
2
3
@H_636_3@myList是一个可迭代的。当你使用列表推导时,你将创建一个列表,因此是可迭代的:
>>> myList = [x*x for x in range(3)]
>>> for i in myList:
... print(i)
0
1
4
你可以使用的所有“ for… in…”都是可迭代的;Lists,Strings,文件…
这些可迭代的方法很方便,因为你可以随意读取它们,但是你将所有值都存储在内存中,当拥有很多值时,这并不总是想要的。
生成器是迭代器,一种迭代,你只能迭代一次。生成器不会将所有值存储在内存中,它们会即时生成值:
>>> mygenerator = (x*x for x in range(3))
>>> for i in mygenerator:
... print(i)
0
1
4
只是你使用()代替一样[]。但是,由于生成器只能使用一次,因此你无法执行for i in mygenerator第二次:生成器先计算0,然后将其忽略,然后计算1,最后一次计算4。
yIEld
是与一样使用的关键字return
,不同之处在于该函数将返回生成器。
>>> def createGenerator():
... myList = range(3)
... for i in myList:
... yIEld i*i
...
>>> mygenerator = createGenerator() # create a generator
>>> print(mygenerator) # mygenerator is an object!
<generator object createGenerator at 0xb7555c34>
>>> for i in mygenerator:
... print(i)
0
1
4
这是一个无用的示例,但是当你知道函数将返回大量的值(只需要读取一次)时,它就很方便。
要掌握yIEld
,你必须了解在调用函数时,在函数主体中编写的代码不会运行。该函数仅返回生成器对象,这有点棘手:-)
然后,你的代码将在每次for
使用生成器时从中断处继续。
现在最困难的部分是:
第一次for
调用从你的函数创建的生成器对象时,它将从头开始运行函数中的代码,直到命中为止yIEld,然后它将返回循环的第一个值。然后,彼此调用将再次运行你在函数中编写的循环,并返回下一个值,直到没有值可返回为止。
一旦函数运行,该生成器就被认为是空的,但yIEld
不再起作用。可能是因为循环已结束,或者是你不再满足"if/else"
于此。
你的代码说明 发电机:
# Here you create the method of the node object that will return the generator
def _get_child_candIDates(self, distance, min_dist, max_dist):
# Here is the code that will be called each time you use the generator object:
# If there is still a child of the node object on its left
# AND if the distance is ok, return the next child
if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
yIEld self._leftchild
# If there is still a child of the node object on its right
# AND if the distance is ok, return the next child
if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
yIEld self._rightchild
# If the function arrives here, the generator will be consIDered empty
# there is no more than two values: the left and the right children
呼叫者:
# Create an empty List and a List with the current object reference
result, candIDates = List(), [self]
# Loop on candIDates (they contain only one element at the beginning)
while candIDates:
# Get the last candIDate and remove it from the List
node = candIDates.pop()
# Get the distance between obj and the candIDate
distance = node._get_dist(obj)
# if Distance is ok, then you can fill the result
if Distance <= max_dist and distance >= min_dist:
result.extend(node._values)
# Add the children of the candIDate in the candIDate's List
# so the loop will keep running until it will have looked
# at all the children of the children of the children, etc. of the candIDate
candIDates.extend(node._get_child_candIDates(distance, min_dist, max_dist))
return result
此代码包含几个智能部分:
循环在列表上迭代,但是循环在迭代时列表会扩展:-)这是浏览所有这些嵌套数据的一种简洁方法,即使这样做有点危险,因为可能会遇到无限循环。在这种情况下,请candIDates.extend(node._get_child_candIDates(distance, min_dist, max_dist))
耗尽生成器的所有值,但while
继续创建新的生成器对象,因为这些对象不会应用于同一节点,因此将产生与先前值不同的值。
该extend()
方法是期望可迭代并将其值添加到列表的列表对象方法。
通常,我们向其传递一个列表:
>>> a = [1, 2]
>>> b = [3, 4]
>>> a.extend(b)
>>> print(a)
[1, 2, 3, 4]
但是在你的代码中,它得到了一个生成器,这很好,因为:
它之所以有效,是因为Python不在乎方法的参数是否为列表。Python期望可迭代,因此它将与字符串,列表,元组和生成器一起使用!这就是所谓的鸭子输入,这是Python如此酷的原因之一。但这是另一个故事,另一个问题……
你可以在此处停止,或者阅读一点以了解生成器的高级用法:
>>> class Bank(): # Let's create a bank, building Atms
... crisis = false
... def create_atm(self):
... while not self.crisis:
... yIEld "$100"
>>> hsbc = Bank() # When everything's ok the ATM gives you as much as you want
>>> corner_street_atm = hsbc.create_atm()
>>> print(corner_street_atm.next())
$100
>>> print(corner_street_atm.next())
$100
>>> print([corner_street_atm.next() for cash in range(5)])
['$100', '$100', '$100', '$100', '$100']
>>> hsbc.crisis = True # Crisis is coming, no more money!
>>> print(corner_street_atm.next())
<type 'exceptions.stopiteration'>
>>> wall_street_atm = hsbc.create_atm() # It's even true for new Atms
>>> print(wall_street_atm.next())
<type 'exceptions.stopiteration'>
>>> hsbc.crisis = false # The trouble is, even post-crisis the ATM remains empty
>>> print(corner_street_atm.next())
<type 'exceptions.stopiteration'>
>>> brand_new_atm = hsbc.create_atm() # Build a new one to get BACk in business
>>> for cash in brand_new_atm:
... print cash
$100
$100
$100
$100
$100
$100
$100
$100
$100
...
注意:对于Python 3,请使用print(corner_street_atm.__next__())
或print(next(corner_street_atm))
对于诸如控制对资源的访问之类的各种事情,它可能很有用。
Itertools,你最好的朋友 itertools模块包含用于操纵可迭代对象的特殊功能。曾经希望复制一个发电机吗?连锁两个发电机?用一个班轮对嵌套列表中的值进行分组?Map / Zip没有创建另一个列表?
然后就import itertools
。
一个例子?让我们看一下四马比赛的可能到达顺序:
>>> horses = [1, 2, 3, 4]
>>> races = itertools.permutations(horses)
>>> print(races)
<itertools.permutations object at 0xb754f1dc>
>>> print(List(itertools.permutations(horses)))
[(1, 2, 3, 4),
(1, 2, 4, 3),
(1, 3, 2, 4),
(1, 3, 4, 2),
(1, 4, 2, 3),
(1, 4, 3, 2),
(2, 1, 3, 4),
(2, 1, 4, 3),
(2, 3, 1, 4),
(2, 3, 4, 1),
(2, 4, 1, 3),
(2, 4, 3, 1),
(3, 1, 2, 4),
(3, 1, 4, 2),
(3, 2, 1, 4),
(3, 2, 4, 1),
(3, 4, 1, 2),
(3, 4, 2, 1),
(4, 1, 2, 3),
(4, 1, 3, 2),
(4, 2, 1, 3),
(4, 2, 3, 1),
(4, 3, 1, 2),
(4, 3, 2, 1)]
迭代是一个过程,意味着可迭代(实现__iter__()
方法)和迭代器(实现__next__()
方法)。可迭代对象是可以从中获取迭代器的任何对象。迭代器是使你可以迭代可迭代对象的对象。
python中“ yield”关键字有什么作用?
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